5/2 研究メモ
この記事について
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ろんぶん よめたね
発話ベクトルの差分特徴量を用いた雑談対話システムにおける破綻した話題遷移の検出
概要
人と会話する雑談対話システムが注目されているが、システムの応答が不適切な場合、破綻した話題遷移となる。そこで、対話破綻を検出する手法について取り組む。ユーザ・システム発話ペアを入力としたときに、それぞれの発話文を発話ベクトルへ変換し、発話ベクトル間の差分情報を元に対話破綻の検出を行う。
という内容。対話方法についての研究ではなく、対話破綻を検出する研究。対話破綻の研究が対話展開に繋がるかなと思って読んでみた。
手法
- ユーザ発話とシステム発話をWord2Vecに入力して、単語をベクトル表現に変換する
- 単語ベクトルの和を文ベクトルとする
- 文ベクトルを元に、ベクトルをノルムで割ることで単位ベクトルとノルムを抽出し特徴量とする
- 特徴量の差分情報を用いて対話破綻の検出をする
単語ベクトルは、発話文の単語に形態素解析を行い、動詞や形容詞などは活用形を全て終止形に戻したものを使用する。
検証は、特徴量のみ、差分のみ、特徴量+差分の3種類の素性を作成する。さらに、ベクトル、ノルム、ベクトル+ノルムの3種類の組み合わせを使用するため、全9種類の素性が作成できる。
結果
発話ベクトルとノルムの差分特徴量を素性としたモデルの性能が良かったが、破綻しているかもしれない評価を破綻していないと評価してしまう問題点があるらしい。
まとめ
文章構造ではなく、単語ベクトルによって対話破綻を検出するモデルといえる。確かに繋がっている会話は共通の話題がみられることも多そうだし、なるべく簡素化して検出できる仕組みは凄く良いのかもしれない。
参考文献
WebAppの勉強
引き続き、いかろちゃんさん大先輩の講座を受講していきます。
ゲームを作りたいので、javascriptでゲーム作る記事とかも写経してみます。
