自然言語インタフェースに基づいた電子秘書システムの構成

谷垣 宏一, チャクラボルティ ゴウタム, 白鳥 則郎

近年のコンピュータ環境の発展に伴い,「エージェント」と呼ばれる,人間の仕事の一部を代行するシステムが可能になってきた.これらのエージェントの機能を,全ての人間にとって利用しやすくする方法の一つとして,エージェントと人間のインタラクションに自然言語を用いる方法が考えられる.我々は,エージェントに付加する自然言語インタフェースを,ニューラルネットワークに基づいて設計した.このインタフェースは,エージェントのタスク・ドメインに関する自然言語サブセットを学習させることにより,そのタスク用の自然言語インタフェースとして構築されるものである.また,本システムでは,ユーザが入力として複数の文を用いることを許しているため,全ての意味構造を表現するためにニューラルネットワークに必要とされる入力素子の数は,膨大なものとなる.本稿では,こうした構造を取り扱うことが可能なニューラルネットワークを提案する.さらに,実験の結果をもとに,乱れた入力表現に対する本システムの頑健さ等についても述べる.
With the recent development or Computer Systems, various human-like tasks could now be accomplished by simulated Agents. However people to using such an agent could be of various levels of expertise. and it is scarcely possible for everyone to fully exploit the facilities available from an agent. In this paper we propose a trainable Natural Language User Interface (NLUI) for such agents. The proposed model or NLUI is a general one which is based on Neural Network techniques. After being trained with proper Natural Language subset, it becomes a task-specific NLUI and acts correctly in the domain for which it is trained. The network is designed such that it can work. with large input sentences. In fact the module has no constraint as regards to the length or the input sentences. Also, it is very robust, and during experiment showed very high recognition rate even with unseen and broken inputs.

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