- 著者
-
矢野 純司
荒木 健治
- 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) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2007, no.35, pp.21-28, 2007-03-28
- 参考文献数
- 11
本研究では自動要約の対象として、コールセンターにおける音声対話に着目し、営業日報を自動的に生成する手法を提案する。コールセンターにおいて電話内容を営業日報として簡潔に記載する作業は、時間と作業量のどちらの観点からも非常に大きなコストとなっている。そこで、本手法では音声データをテキスト化し重要箇所の抽出、そして文体変換を行うことで、営業日報をシステムによって自動生成することを目的とする。本稿では、過去の対話内容とその営業日報から帰納的学習により再帰的に規則獲得を行い、それらの規則を用いて未知の対話内容に対して重要箇所の決定、文体変換を行うシステムを提案し、その性能評価を行った。In this research, we propose a summarization method for generating business reports from call center speech dialogues. It is costly laborious and time-consuming to write a business report at call centers by hand. Therefore, we propose a method for generating business reports from speech dialogues using text conversion, extraction of important parts and paraphrasing. This method recursively acquires rules from previous dialogues and business reports by using Inductive Learning and applies them to new dialogues to determine important parts and paraphrase them. In this paper, we describe our system and introduce the evaluation of its performance.