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20160218 文献紹介
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Yuta
February 18, 2016
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Yuta
February 18, 2016
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Transcript
文献紹介 Counseling Dialog System with 5W1H Extraction 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 須戸悠太
1
文献情報 • Sangdo Han; Kyusong Lee; Donghyeon Lee; Gary Geunbae
Lee • Counseling Dialog System with 5W1H Extraction • Proceedings of the SIGDIAL 2013 Conference pp.349-353 2
概要 • カウンセリング対話システムの提案 • ユーザ発話から5W1H情報とユーザの感情を 抽出し、カウンセリングの技術を使用しながら、 システムの発話を生成 • ベースラインシステムと比較して高い評価を 得た
3
今回使用するカウンセリング技術 • 言い換え – 「私の犬は、ボールを拾いました。」 →「ああ、あなたの犬は、ボールを拾いました。」 • オープンクエスチョン – 「私は、コンピュータゲームをしました。」
→「いつ、あなたは遊びましたか?」 →「どこで、あなたは遊びましたか?」 4
• 感情の反映 – 「私の犬は死にました。とても悲しい」 →「ああ、あなたの犬は死にました。あなたは、 落胆して見ます。」 →「あなたは、とても悲しく見えます。」 5
アプローチ • 以下の情報をユーザの発話から抽出してシ ステムの発話を生成する。 – 5W1H(誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのよう に) – 四つの基本的な感情(幸せ、恐れ、悲しみ、怒り) 6
データ収集 • 53の5W1H情報セットと四つの基本的な感情 を使用して、4284発話を生成 7
データ収集 2 • それぞれの発話の各5W1H要素と各発話の ためのユーザの意図をタグ付け 8
データの収集 3 • 「カウンセリング」と「その他」の2グループに 分類 – 「カウンセリング」:5W1Hや感情的な情報を含む – 「その他」:上記を含まない 挨拶、感謝、別れは「その他」に分類
9
構造 10 5W1Hの実態の抽出 ユーザの感情の検出 感情的なキーワード群 5W1H情報から システム動作の決定 システムの発話を生成 システム発話 テンプレート
言語理解 • ユーザ意図の分類のために最大エントロピー モデルを使用 • 5W1Hエンティティ抽出のため、条件付確率場 モデルと単語tri-gramを使用 11
対話管理 12 ① ② ③ ④
• ①:ユーザ意図が「その他」に含まれているか • ②:感情的なキーワードを含んでいるか • ③:5W1H要素を少なくとも1つ含む、またはエ ンティティが既に知られているかを調べる • ④:談話によって5W1Hのすべてエントリがあ るか
13
感情検出 • 基本的な感情のために感情的なキーワード の辞書を作成 • 各基本感情につき15種類ほど感情的なキー ワードを持つ 14
言語の生成 • テンプレート・データベースから発言テンプ レートを選ぶことによって、システムの発言を 引き起こす。 • 5W1Hスロットを5W1H談話と入れ替えること によってシステム発言を引き起こす 15
16 実態の所持 O:持っていなければならない X :持っていない * :持っているかどうかは不問
実験 • ベースラインシステム – 韓国のチャット指向の対話システム • 被験者16名 • 7つの基本的状況(5W1H +
感情)を与え、 様々な発言をする。(30分で100程度) • 17の質問に対して1~10点で評価 17
実験結果 18
• 1-1~1-6 – カウンセラーとして適切か • 2-1~2-4 – 発言の分かりやすさ • 3-1~3-3
– 対話をどのようにカバーしたか • 4-1~4-4 – 全体的な満足感について 19
結論 • ベースラインシステムは評価の平均が3.40に 対し、提案手法では平均が6.69と評価が良 かった。 • 課題 – 新たな感情検出方法 –
用いるカウンセリング技術の種類の増加 – 上記2種類を用いてより一般的な発話から5W1H 情報を検出 20