著者

岩崎 礼次郎 荒木 健治

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第19回全国大会(2005)

巻号頁・発行日

pp.65, 2005 (Released:2006-10-26)

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コールセンターにおいて、毎日の営業日報作成といった作業は非常に手間のかかる作業である。そこで、コールセンターの対話データから自動的に営業日報を生成するために、対話データの特徴を元に営業日報にするべき内容の重要文の抽出を行った

著者

木村 泰知 荒木 健治 桃内 佳雄 栃内 香次

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.J84-D2, no.9, pp.2079-2091, 2001-09-01

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本論文では対話例から学習を行う音声対話処理手法について述べる.多くの音声対話システムはあらかじめ生成規則やデータベースを与えて処理を行うタスク指向であり,日常対話における雑談などの様々な話題を処理することは難しい.本手法はシステムとユーザのやりとりを対話例として,遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習によってシステム応答とユーザ発話を対としたルールの獲得を行う.あらかじめ学習データを必要とせず,実対話例から獲得したルールにより応答を試みる.そのため,動的なデータから学習を行うことができ,データによる偏りを少なくする.本論文では本手法の有効性を明らかにするために,雑談を対象とし,音声対話に拡張したELIZA型システムと本手法によるシステムとの比較実験及び,複数被験者による実験を行った.その結果,比較実験で正応答と準応答の合計の割合が66.3%から76.1%に向上したことと,実対話例から獲得したルールを用いて有効な応答を行うことを確認した.この9.8ポイントの向上という結果は本手法が雑談に対して有効であることを示している.

著者

内田 ゆず 荒木 健治 米山 淳

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.24, no.3, pp.811-820, 2012-06-15 (Released:2012-06-26)

参考文献数

10

被引用文献数

2 4

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日本語の語彙には,オノマトペが豊富に存在している.これらの語は生き生きとした表現力をもち,日本語でのコミュニケーションには欠かせないものとなっている.日本語を母語とする人は,ごく自然にオノマトペの用法を身につけ,「感覚的に」使用する.そのため,オノマトペをほかの言葉に置き換えたり,その意味を明確に説明することは困難である.日本語学習者がオノマトペの意味や用法を習得することは難しいとされている.オノマトペを学ぶ方法のひとつとして,オノマトペを用いた様々な表現に触れることが挙げられる.そこで,本論文では,ブログ記事を対象としたオノマトペ用例文の自動抽出手法を提案する.提案手法は,オノマトペの後続要素と係り先を分析した結果に基づくものである.評価実験の結果,41,315件のブログ記事から15,437文の用例文を抽出し,適合率96.2%(481/500)が得られた.

著者

荒木 健治 栃内 香次 永田 邦一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.28, no.4, pp.412-421, 1987-04-15

被引用文献数

6

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べた書き文のかな漢字変換方式においては 計算機で文を分割する際に一般に極めて多数の候補が出現し それを一つに決定することが大きな問題となる.本論文は この問題に対して 他の語と重なりあうことなく確実に分離できる部分(キーワード)から順次 段階的に単語のあてはめを行う手法を提案し さらに本方式の前提となるキーワードの存在とその有効性を確認し その上で本方式を用いた実験システムを開発し その性能評価実験を特定専門分野の学術文献を対象に行った結果について述べたものである.本方式では 最初にキーワードを用いてべた書き文を分割し ついでそのキーワードによるあてはめの拡張を行い 以後カタカナ語のあてはめ 文節端の助詞候補の検出 連接情報を用いた単語のあてはめ 助詞候補の評価 接辞の処理 最後に一字漢字語のあてはめを行う.実験により500語程度のキーワードで平均3?4文字程度にべた書き文が分割できることがわかり 本方式によるべた書き文のかな漢字変換システムを開発した.さらに 工学に関する3分野の学術文献を資料として 性能評価実験を行った結果 90%以上の変換精度が得られることがわかり 本方式の有効性を示すことができた.

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

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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.