著者

伊藤 敏彦 大谷耕嗣 肥田野 勝 山本 幹雄 中川 聖一

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)

巻号頁・発行日

vol.1994, no.109, pp.49-56, 1994-12-15

被引用文献数

5

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自然な発話を許す音声対話システムでは、ユーザの発話を表現する文法が書き言葉と比べてかなり緩くなり、しかも間投詞、言い直しなどの現象も多く生じるため、音声認識率はどうしても低くなる。受理可能な文を多くすることと認識率はトレードオフであるためどこかで妥協する必要があり、このため話者の入力文と受理可能な文にはギャップが生じる。また自然な発話を音声認識部だけで対処することは現在のところ無理があり、誤認識された入力文にも対処することが意味理解部に要求される。本報告では以上の問題点に関する検討のための基礎データを集めることを目標に行なった3つの実験について述べる。一つ目は音声対話システムを使用するユーザへの事前の説明を変えることによって対話システムへのユーザの入力がどのように変化するかを調べた。二つ目はユーザの入力文数に対して異なり単語数がどのように変化するかを調べ、あるタスクでどの程度の単語数が必要かを検討した。三つ目の実験は音声認識部によって生じた誤認識を人間はどれくらい原文と意味的に同じ文に訂正できるかである。It is difficult to recognize and understand spontaneous speech, because spontaneous speech has many phenomena of ambiguty such as omissions, inversions, repairs and so on. Since there is a trade-off between the looseness of linguistic constraints and recognition precision, the recognizer cannot perfectly recognize the completely free speech of the user on the current art of speech recognition. Therefore some problems arise. First problem is that there are gaps between sentences a dialog sysytem can accept and sentences the user wants to say. Second problem is that the semantic analyzer has to understand sentences with misrecognition that human never utters. In this paper, we describe three experiments concerning the problems of spontaneous speech dialog systems and their results. First experiment is about effects of a prior explanation of the system's limit on the speaker's utterance. Second experiment is about the relationship between the number of different words and the number of inputs. Third experiment is about recovery strategies of human to understand correct meanings of misrecognized sentences.

著者

中川 聖一 大谷耕嗣

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.1997, no.52, pp.13-18, 1997-05-26

被引用文献数

1

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一般に話し言葉の文法の構築は難しい。大量のテキスト文集合がある場合には、n?gramが適切である。しかし、比較的小規模なタスクやユーザが容易に設計したいタスクでは文脈自由文法 (F) が適切である。本稿では文のカバー率を改善するために、n?gramとCFGの利点を取り入れた文法規則の自動学習法について述る。学習方法は、システムに入力された文が文法規則が不備なために受理できない時、システムがこの入力文を使って単語クラスペアやバイグラムの学習することによって実行する。この単語クラスペアやバイグラムの適用方法を変えたいくつかの実験をテキストと音声認識で行ない、文法学習による解析 (認識) 文数の向上及びパープレキシティの変化について調べた。In this paper, we describe an automatic learning method of the grammar rules for improving coverage of acceptable sentences. The learning method is carried out by a sentence which is not accepted by production rules. The system learns wordclass pairs or bigram using this input sentence. We experimented on some strategies of applying wordclass pairs on text parsing and speech recogniton level, and evaluated the coverage of acceptable sentences (or speech recognition rate) and perplexity using above methods.