著者
稲葉 通将 神園 彩香 高橋 健一
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.29, no.1, pp.21-31, 2014-01-05 (Released:2014-01-07)
参考文献数
25
被引用文献数
5 9

Recently, computerized dialogue systems are studied actively. Non-task-oriented dialogue systems that handle domain-free dialogues like chats are expected be applied in various fields, but many challenges still exist in developing them. This paper addresses the problem of utterance generation for non-task-oriented dialogue systems. We search twitter data by topic words and acquire sentences. The sentences are filtered by rules and scored on the basis of training data. We acquire the sentences which have a high score as utterances. The results of an experiment demonstrate that the proposed method can generate appropriate utterances with a high degree of accuracy.

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.@KELDIC が精度高いと思ったら論文あった: https://t.co/uwY3M5iBEt
@caesar_wanya ググった資料をざっと読んでました(https://t.co/2G0HofG49f)が、確かに獲得した用例のうち、使える用例を厳選しているのかな、と思いました。形態素解析すれば獲得した用例をテンプレート化して使い回せるとも思いますが、良くないんですかね?
@YVT 開発者さんの論文の成果。 https://t.co/STun2cnHAN
本日,@KELDICに新機能を追加しました.過去のツイートから自動生成した発話をつぶやくようになりました.(最近の研究成果を実装したものです.詳しく知りたい方はこちら https://t.co/ZTtuWNe7q0 )
キュー子のつくりかた https://t.co/sQ65rEVtzq

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