Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
対話システム
Search
nishi-k
March 25, 2016
Education
330
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
対話システム
nishi-k
March 25, 2016
More Decks by nishi-k
See All by nishi-k
自動抽出した換喩表現を用いた係り受け関係のずれの解消
nishiyama
0
390
日本語解析システム「雪だるま」における表記ゆれの拡張とまとめあげ
nishiyama
0
1.2k
多段解析法による形態素解析を用いた音声合成用読み韻律情報設定法とその単語辞書構成
nishiyama
0
260
画像検索を用いた語義別画像付き辞書の構築
nishiyama
0
190
質問応答に基づく対災害情報分析システム
nishiyama
0
280
動詞名詞換言辞書の構築と敬語の常体への換言
nishiyama
0
580
情報検索2
nishiyama
0
140
2016/02/17 情報検索
nishiyama
0
180
文脈の解析
nishiyama
0
530
Other Decks in Education
See All in Education
Sekolah Sabat - Triwulan 4 2026 - Pelajaran 5
hiola
0
1.3k
Book-keeping
bvr7352
0
140
GOVERNOR ADDRESS 2 :延岡 研一 氏(国際ロータリー第2720地区:2026-2027年度 地区ガバナー・人吉ロータリークラブ ・人吉電気工事株式会社 会長)卓話 : 2026.10.26例会・卓話
2720japanoke
0
230
AI活用の基礎体験ハンズオン(松尾研 AXエバンジェリスト講座)
minorun365
PRO
9
9.3k
JOINTS
pawan_pharm
0
110
Introduction to M&A
bvr7352
0
250
Sekolah Sabat - Triwulan 4 2026 - Pelajaran 3
hiola
0
7.1k
2026年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計と感度・特異度,データの可視化 (2026. 10. 13)
akiraasano
PRO
0
270
実践プレゼンテーション・デザイン
dragon2
1
450
GOVERNOR ADDRESS 1 :延岡 研一 氏(国際ロータリー第2720地区:2026-2027年度 地区ガバナー・人吉ロータリークラブ ・人吉電気工事株式会社 会長)卓話 : 2026.10.26例会・卓話
2720japanoke
0
220
TISSUE
pawan_pharm
0
280
2026年度秋学期 統計学 第1回 イントロダクション ー 統計的なものの見方・考え方について (2026. 9. 29)
akiraasano
PRO
0
270
Featured
See All Featured
Mind Mapping
helmedeiros
1
410
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
10
1.2k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
3
1.4k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
18k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
330
A Soul's Torment
seathinner
8
3.8k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
1k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
3k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
470
Bash Introduction
62gerente
615
220k
Transcript
対話システム 第11回 学部3年ゼミ 自然言語処理研究室 西山 浩気
はじめに 参考文献 ◦ 黒橋 貞夫, 自然言語処理, 放送大学教育振 興会, 2015.3.20,
pp.155-165 発表内容 ◦ 対話システムの歴史 ◦ 発話の意味 ◦ 質問応答
対話システムの歴史(1/5) 対話システムとは? ◦ 人と自由に対話するシステムやロボット HAL,ドラえもん, 鉄腕アトム ... ◦
代表的なシステム ELIZA SHRDLU
対話システムの歴史(2/5) ELIZA ◦ 精神療法におけるカウンセリングの状況 を模倣したシステム 発話の中身を理解することは一切しない Emacs
の “M-x doctor” で動く 例: リンゴが私にとっておいしすぎるんです. なぜあなたはリンゴがおいしすぎると言うの ?
対話システムの歴史(3/5) SHRDLU ◦ 相手の言葉の意味を理解することを目指す ◦ 『ロボットアームで積み木を操作する』 という単純な世界に対話内容を限定 ◦ 例:
◦ ユーザー側 Pick up a red block. ◦ システム側 Ok.
対話システムの歴史(4/5) システムの問題点 ◦ ELIZA 対話は表層的なもの ◦ SHRDLE 対象をより現実的な世界に拡張することが困難
⇒ どちらもテキスト入力によるシステム 1990年:音声による対話システムが構築 2000年:自動音声応答の入力をテンキーから 音声発話に置き換えるサービスが開始
対話システムの歴史(5/5) Siri ◦ 音声対話システム ◦ ELIZA型の雑談に機能を追加 携帯端末操作, 質問応答
しゃべってコンシェル ◦ NTTドコモ 音声アシスト ◦ Yahoo! JAPAN ⇒自然言語処理技術の進歩、 クラウド型音声認識での大幅な性能向上
発話の意味(1/4) 対話における発話 ◦ 前後の文、場面、状況などの文脈に依存 ◦ 語用論 文脈に基づく発話の意味を扱う分野 ⇒
人間の発話の意味 について考える
発話の意味(2/4) 人間の発話 ◦ 聞き手に対する働きかけ ◦ 自分の意思の表明 依頼・勧誘・命令・約束・宣告 ◦
字面の意味を超えて解釈が必要な場合がある ◦ 例: ◦ 日曜日は暇ですか. 日曜日に遊びに行こう (勧誘) ◦ ちょっと暑いですね. エアコンを入れてください (依頼) ⇒ 間接発話行為: 間接的に意味を伝達すること
発話の意味(3/4) 会話には普段複雑な解釈が必要 ⇒ 普段、会話は円滑に進んでいる → 何らかの規則がある? 会話の公理 (maxims
of conversation) ◦ 量(quantity)の公理 必要かつ十分な情報を提示すること ◦ 質(quality)の公理 真実性のある情報を提示すること ◦ 関係性(relevance)の公理 関連性のある情報を提示すること ◦ 様式(manner)の公理 明確で簡潔な形で情報を提示すること
発話の意味(4/4) 質問: 日曜日は暇ですか? ◦ 答え: 月曜日に試験があります ◦ 質問に答えていない
(質, 様式の)公理に反している → 公理に反するには理由があるはず → この答えは肯定でも否定でもない しかし、関連性の公理は守られていると仮定 ⇒ 遠まわしに勧誘を断っていることが分かる
質問応答 質問応答 ◦ 質問に対してその答えを明確に抽出して 答えるタスク 事実型質問 ◦ 具体的な事実を問う問題
◦ 例: 富士山の高さは何[m] ですか? 答えは 長さを表す数値表現 「富士山 高さ」で情報検索 ランキングを行い、最上位のものを答えとする.