言語学的な単位に応じた言い間違いの検出

摘要

近年，Amazon Echo[1] やGoogle Home[2] などの音声をインタフェースとした対話システムが増えている．しかし，対話システムは人間と円滑なコミュニケーションを取れているとは言い難い．その理由のひとつに，対話システムは人間の言い間違いをそのまま認識しようとして，誤った応答をしてしまうことが挙げられる．そこで本研究では，対話システムに人間の言い間違いを検出し，人間の意図通りに認識したり，言い間違いを指摘するシステムの開発を目指している[3]．現在，言い間違いの検出には深層学習を用いているが，学習に必要な言い間違いのコーパスが少ないことから，実用レベルの検出精度ではない．したがって，本論文では検出システムに必要な言い間違いコーパスの拡張手法を提案する．具体的には，言語学的な単位に応じて，統計ベースのルールを用いた手法と翻訳再翻訳を用いた手法の2 つを用いてコーパスの拡張を行う．拡張の量は，ルールを用いた手法では10 倍，翻訳再翻訳を用いた手法では2 倍程度の拡張を行う．また，実験を行い提案手法が有効であるか考察する．