著者

水上 雅博 杉山 弘晃 有本 庸浩 東中 竜一郎 光田 航 小林 哲生

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.38, no.3, pp.B-MA2_1-14, 2023-05-01 (Released:2023-05-01)

参考文献数

18

被引用文献数

2

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Local governments have high expectations for dialogue systems that provide residents and visitors with dialogue on multiple tasks, such as tourist information, town office information, and daily life information. In addition, there is also an expectation for such dialogue systems to be given the personalities of characters possessed by local governments and to provide chat dialogues for residents. However, to give the personality of a character to the dialogue system, task dialogue data and dialogue manager that reflect the personality are essential. Based on the study of role play-based question-answering dialogue systems that reproduce characters, we propose a method for collecting dialogue data that enables task dialogue and a method of dialogue manager and response selection that facilitates task dialogue. We constructed a dialogue system that imitated a certain local government character using the proposed method and evaluated its effectiveness through a laboratory experiment and demonstration experiment. The results showed that our dialogue system had statistically better performance in both task-oriented dialogue and chat oriented one.

著者

石川 葉子 水上 雅博 吉野 幸一郎 Sakti Sakriani 鈴木 優 中村 哲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.1, pp.DSH-B_1-9, 2018-01-01 (Released:2018-01-31)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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Using emotional expressions in a conversation is an efficient way to convey one’s thoughts. Emotional expressions of the persuader have a strong impact to the recipient’s attitude in a negotiation. Studies for a persuasive dialog system, which tries to lead users to the system’s specific goals, show that incorporating users’ emotional factors can enhance the system to persuade users. However, in a human-human negotiation, the persuader can have better outcomes not only through considering the emotion of the other person but also through expressing his or her own emotions. In this paper, we propose an example-based persuasive dialog system with expressive emotion capability. The proposed dialog system is trained by newly collected corpus with statistical learning. Emotional states and the user’s acceptance rate of the persuasion are annotated. Experimental results through crowdsourcing suggested that the system using emotional expressions has a potential to persuade some users who prefer to be used emotional expressions, effectively.

著者

東中 竜一郎 荒木 雅弘 塚原 裕史 水上 雅博

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.443-466, 2022 (Released:2022-06-15)

参考文献数

43

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本稿では,雑談対話システムにおける対話破綻を生じさせる発話の類型を提案する.対話破綻の類型に関して先行研究では,「理論に基づいた類型」と「データに基づいた類型」が提案されてきた.前者は,依拠している人どうしの対話についての理論が,雑談対話システムの対話破綻現象を捉えるのに適さないことが多いという問題点がある.後者は,データを取得したシステムの対話破綻にしか対応できないという限界がある.本稿では,これら二つの類型の問題点をそれぞれが補い合う形で統合し,雑談対話システムにおける対話破綻を生じさせる発話の類型を新しく作成した.対話破綻類型アノテーション実験の結果,この統合的な類型は以前に提案された類型と比較して,Fleiss の κ 値において高い一致率を達成し,安定したアノテーションが行えることがわかった.

著者

光田 航 東中 竜一郎 李 廷軒 杉山 弘晃 水上 雅博 中村 竜太 安達 敬武 川端 秀寿 吉田 仙 杵渕 哲也

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.30, no.4, pp.1172-1205, 2023 (Released:2023-12-15)

参考文献数

53

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本研究では,単一の人物の大規模な対話データを大規模言語モデルと組み合わせることで,対象人物を再現するチャットボット(なりきりAI)を構築した.さらに,構築したチャットボットの公開実験とそのエラー分析を行うことで,現状の到達点と問題を調査した.その結果,構築されたチャットボットは高い自然さとキャラクタらしさを持つことが明らかになった.さらに,対象人物を再現するチャットボットのエラーは,属性に関するエラーと関係に関するエラーに分けられ,また,自己に関するエラーと他者に関するエラーに分けられることが明らかになった.

著者

水上 雅博 Lasguido Nio 木付 英士 野村 敏男 Graham Neubig 吉野 幸一郎 Sakriani Sakti 戸田 智基 中村 哲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

pp.DSF-517, (Released:2015-12-15)

参考文献数

23

被引用文献数

4

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In dialogue systems, dialogue modeling is one of the most important factors contributing to user satisfaction. Especially in example-based dialogue modeling (EBDM), effective methods for dialog example databases and selecting response utterances from examples improve dialogue quality. Conventional EBDM-based systems use example database consisting of pair of user query and system response. However, the best responses for the same user query are different depending on the user's preference. We propose an EBDM framework that predicts user satisfaction to select the best system response for the user from multiple response candidates. We define two methods for user satisfaction prediction; prediction using user query and system response pairs, and prediction using user feedback for the system response. Prediction using query/response pairs allows for evaluation of examples themselves, while prediction using user feedback can be used to adapt the system responses to user feedback. We also propose two response selection methods for example-based dialog, one static and one user adaptive, based on these satisfaction prediction methods. Experimental results showed that the proposed methods can estimate user satisfaction and adapt to user preference, improving user satisfaction score.

著者

水上 雅博 杉山 弘晃

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

水上 雅博 東中 竜一郎1 2 川端 秀寿 山口 絵美 安達 敬武 杉山 弘晃

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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用例データ収集は雑談対話システムで最も重要なタスクの一つであり,用例データを効率よく収集するための手法がいくつも提案されている.そのうちの一つに,なりきり質問応答と呼ばれる一貫性のある用例データを収集する枠組みが提案されている.なりきり質問応答によって得られた用例データは,特にキャラクタづけされた雑談対話システムの構築において非常に有用であるが,集められたデータのみでなく,より幅広い質問文や発話文に対する応答文を収集することで,さらなる性能の向上が期待できる.そこで本研究では,なりきり質問応答で集められた用例データをもとに,応答文の一貫性を保持したまま,より多様な質問文や発話文と,なりきり質問応答の応答文が付いとなった大規模な用例へと拡張する手法を提案する.

著者

水上 雅博

出版者

一般社団法人 日本繊維製品消費科学会

雑誌

繊維製品消費科学 (ISSN:00372072)

巻号頁・発行日

vol.48, no.3, pp.168-173, 2007-03-25 (Released:2010-09-30)

著者

東中 竜一郎 船越 孝太郎 荒木 雅弘 塚原 裕史 小林 優佳 水上 雅博

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.23, no.1, pp.59-86, 2016-01-25 (Released:2016-04-25)

参考文献数

32

被引用文献数

6

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対話システムが扱う対話は大きく課題指向対話と非課題指向対話(雑談対話)に分けられるが,近年Webからの自動知識獲得が可能になったことなどから,雑談対話への関心が高まってきている.課題指向対話におけるエラーに関しては一定量の先行研究が存在するが,雑談対話に関するエラーの研究はまだ少ない.対話システムがエラーを起こせば対話の破綻が起こり,ユーザが円滑に対話を継続することができなくなる.しかし複雑かつ多様な内部構造を持つ対話システムの内部で起きているエラーを直接分析することは容易ではない.そこで我々はまず,音声誤認識の影響を受けないテキストチャットにおける雑談対話の表層に注目し,破綻の類型化に取り組んだ.本論文では,雑談対話における破綻の類型化のために必要な人・機械間の雑談対話コーパスの構築について報告し,コーパスに含まれる破綻について分析・議論する.

著者

角森 唯子 Graham Neubig Sakriani Sakti 平岡 拓也 水上 雅博 戸田 智基 中村 哲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 75回 (2015/10) (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

pp.04, 2015-10-26 (Released:2021-06-28)

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When humans attempt to detect deception, they perform two actions: looking for telltale signs of deception, and asking questions to attempt to unveil a deceptive conversational partner. There has been a significant amount of prior work on automatic deception detection, which focuses on the former. On the other hand, we focus on the latter, constructing a dialog system for an interview task that acts as an interviewer asking questions to attempt to catch a potentially deceptive interviewee. We propose several dialog strategies for this system, and measure the utterance-level deception detection accuracy of each, finding that a more intelligent dialog strategy results in slightly better deception detection accuracy.

著者

成松 宏美 杉山 弘晃 水上 雅博 有本 庸浩

出版者

人工知能学会

雑誌

言語・音声理解と対話処理研究会 (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

vol.87, pp.68-73, 2019-12-02

著者

杉山 享志朗 水上 雅博 Graham Neubig 吉野 幸一郎 鈴木 優 中村 哲

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.23, no.5, pp.437-461, 2016-12-15 (Released:2017-03-15)

参考文献数

19

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質問応答システムが高い精度で幅広い質問に解答するためには,大規模な知識ベースが必要である.しかし,整備されている知識ベースの規模は言語により異なり,小規模の知識ベースしか持たない言語で高精度な質問応答を行うためには,機械翻訳を用いて異なる言語の大規模知識ベースを利用して言語横断質問応答を行う必要がある.ところが,このようなシステムでは機械翻訳システムの翻訳精度が質問応答の精度に影響を与える.一般的に,機械翻訳システムは人間が与える評価と相関を持つ評価尺度により精度が評価されている.そのため,この評価尺度による評価値が高くなるように機械翻訳システムは最適化されている.しかし,質問応答に適した翻訳結果は,人間にとって良い翻訳結果と同一とは限らない.つまり,質問応答システムに適した翻訳システムの評価尺度は,人間の直感に相関する評価尺度とは必ずしも合致しないと考えた.そこで本論文では,複数の翻訳手法を用いて言語横断質問応答データセットを作成し,複数の評価尺度を用いてそれぞれの翻訳結果の精度を評価する.そして,作成したデータセットを用いて言語横断質問応答を行い,質問応答精度と翻訳精度との相関を調査する.これにより,質問応答精度に影響を与える翻訳の要因や,質問応答精度と相関が高い評価尺度を明らかにする.さらに,自動評価尺度を用いて翻訳結果のリランキングを行うことによって,言語横断質問応答の精度を改善できることを示す.

著者

水上 雅博 Neubig Graham Sakti Sakriani

出版者

人工知能学会

雑誌

言語・音声理解と対話処理研究会 (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

vol.72, pp.7-12, 2014-12-15