著者

神田 直之 駒谷 和範 中野 幹生 中臺 一博 辻野 広司 尾形 哲也 奥乃 博

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音声言語情報処理(SLP) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.12, pp.55-60, 2006-02-04

被引用文献数

4

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複数のドメインを扱う音声対話システムにおいて,対話の文脈や進行に関する特徴量を導入してより精度よくドメイン選択を行う手法を開発したので報告する.本稿ではドメイン選択問題を,応答すべきドメインが,(I)ひとつ前の応答を行ったドメイン,(II)音声認識結果に対する最尤のドメイン,(III)それ以外のいずれかのドメイン,のどれに該当するかを判別する問題と捉える.ドメイン選択の正解を与えた対話データから,対話の文脈や進行に関する特徴量を用いて上記を判別する決定木を学習することにより,ドメイン選択器を構成した.5ドメインのマルチドメイン音声対話システムを用いた10名の被験者による評価実験の結果,音声認識尤度に基づく従来のドメイン選択手法に比べ,ドメイン選択誤りが11.6%削減された.We have developed a robust domain selection method using dialogue history in multi-domain spoken dialogue systems. We define domain selection as classifying problem among (I) the domain in the previous turn, (II) the domain in which N-best speech recognition results can be accepted with the highest recognition score, (III) other domains. We constructed a classifier by decision tree learning with dialogue corpus. The experimental result using 10 subjects shows that our method could reduced 11.6% domain selection error, compared with a conventional method using speech recognition likelihoods only.