20160218 文献紹介

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1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. • 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 対話管理 12 ① ② ③ ④
13. • 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
14. 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
15. 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. 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
17. 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
18. 実験結果 18
19. • 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
20. 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