Attention-based LSTM を用いた音声質問応答システムにおけるユーザーの質問意図理解

摘要

情報社会である現代では、職種を問わず機械やプログラムなどのシステムを使う機会が多い。使い始めの段階ではマニュアルを読むことになるが、それだけで十分使えるようになるのは困難であり、実際に動かしながら、使いながら慣れていくことが多いと思われる。この際に熟練者のアドバイス、サポートを得ることが出来れば、習熟が早い。本研究では、ユーザーがシステムを使う上で生じる質問に、システム自体が対話的に答えていくことで、人間の理解を助けて習熟を可能にするシステムの構築を目的としており、その前段階として、オセロゲームを対象とした対話的なサポートを考えている。サポートは質問応答の形で行い、本稿では、ユーザーの意図を、質問から質問タイプ、質問キーワード分類を抽出することで推定する。推定には、Attention-base のLSTM を使用した。実験として、質問文データ487 文について、質問タイプ、質問キーワードの分類をアノテーションとして付与したものを学習、テストデータとした。学習データで学習を行い、テストデータに対して質問タイプと質問キーワード分類の推定率を調べた。また、質問タイプに関してはSVM、Random Forest でも同様の実験を行い、結果の比較を行った。