[13:30-15:35] 音声対話システム （座長：西村 竜一）

(SLP20) Webからの情報抽出を用いた音声対話システム
京都大学の吉野さん(@caesar_wanya)．音声対話による情報推薦．述語項構造解析によってBoWよりも賢い 対話を目指す．入力とデータベースについてそれぞれ述語項構造解析をしておき，対話時にマッチング． 見つかる述語項構造をすべて提示するとゴミが多いので，重要な関係だけを選別する．選別方法はTF-IDF またはnaive Bayes．対象はプロ野球記事．ドメイン依存で作りこまなければいけない部分がそれなりに ある感じなので，イントロにあった「大規模，自動」というところまでは到達が難しそうな感じ．

(SLP21) バージイン許容音声対話システムにおけるユーザ発話の分析と指示対象同定への応用
京大奥乃研．バージインを許す対話システムを対象に，バージインのタイミングからユーザの意図を推定 する．列挙型対話（システムが項目を列挙し，ユーザが指定する）において，バージインのタイミング（ ガンマ分布でモデル化），ユーザの発話内容（文書ベクトルでモデル化）から確率的に意図（どの項目を 指定したか）を推定．ユーザごと・タスクごとの傾向の違いを事前確率のパラメータ変動としてモデル化する．適応データからロジスティック回帰でパラメータを推定．

(SLP22) 音声認識の信頼度・複数候補を利用したWFST対話システムの評価
NICT．堀さんとかがやっているWFSTベースの対話制御．これまではテキストベースだったが，音声認識ベースにするための研究．音声認識結果の誤りを考慮するために，単語信頼度と複数候補を使う．また，発話が複数文を含むので，複数文をいっぺんにWFSTに入力できるよう拡張した．文境界を利用しないことによる性能劣化が大きい．信頼度・複数候補を使うことで，音声認識誤りによる性能劣化の1/3ぐらい挽回できる．河原先生が質問していたが，文境界未知でタグ推定するのには無理があるように思われる．複数候補とかより，まず文の境界推定をしたほうがいいんじゃないかなあ．

(SLP23) 相談型対話のモデル化と対話戦略の最適化
NICT翠さん．旅程立案対話を行う場合に，お客様満足度最大を目的として対話を制御する．ユーザの質問にシステムが答えた後，どういう情報を追加的に推薦したら満足度が向上するかを検討．ユーザの観光スポット（どこを見るか）に関する知識，旅程立案の決定要因（どういう場所を見るか）についての嗜好をベクトルで表現する．ユーザ状態の更新，システムの決定の良さの評価関数はヒューリスティックな気がする．強化学習によってシステムの行動決定のためのパラメータを学習する．

(SP9) 階層的強化学習を適用したPOMDPにおけるカーナビゲーションシステムの音声対話
有木研．対話行動決定のためのPOMDPの学習計算量を低減するため，階層的強化学習を利用する．POMDPの説明はわかりやすかったが，どこがオリジナルなのかわからなかった．