(36) 情報量に基づく帰納的学習による音声対話処理手法の性能評価
情報処理学会研究報告(2002-FI-68)(2002-NL-151), pp.29-34, 2002-9
我々は，実対話例から帰納的に学習する音声対話処理手法を提案する． 従来の帰納的学習の共通部分と差異部分を拡張することで，効率的な学習を実現する． 学習能力の向上は字面上に現れない共通を認識できることと考え，情報量，共起頻度，相互情報量に基づいて共通部分の定義を行う． 音声対話には，間投詞，各人の表現の癖，雑音，音声認識の誤りが含まれる． このような表現が含まれる入力から，システムは発話者の意図を汲み取り，応答する必要がある． 共通部分は表層的に多く出現する部分であり，差異部分は特徴ある部分と考えた場合，情報量の低い部分を共通部分，情報量の高い部 分を差異部分と置き換えることができる． 本手法に基づくシステムを構築し，ATRコーパスを用いた評価実験を行い，その結果を述べる．
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