著者

福井 義和 北 研二 永田 昌明 森元 逞

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.1996, no.27, pp.111-118, 1996-03-14

参考文献数

7

被引用文献数

2

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確率・統計的手法に基づいた対話のモデル化について研究し、このような対話モデルを大規模言語データベースであるコーパスから自動的に生成するための実験を行なった。実験に用いたコーパスは、ATR対話コーパスであり、各発話には話者ラベルおよび発話行為タイプ(FT; Illocutionary Force Typ)が付与されている。Ergodic HMMおよびALERIGIAアルゴリズムを用いて、話者ラベルおよびIFTの系列をモデル化することにより、話者の交替や質問・応答・確認といった会話の基本的な構造を確率・統計的にモデル化することができた。In the work described here, we automatically deduce dialogue structures from a corpus with probabilistic methods. Each utterance in the corpus is annotated with a speaker label and an utterance type called IFT (Illocutionary Force Type). We use an Ergodic HMM(Hidden Markov Model) and the ALERGIA algorithm, an algorithm for learning probabilistic automata by means of state merging, to model the speaker-IFT sequences. Our experiments successfully extract typical dialogue structures such as turn-taking and speech act sequencing.