音声対話システムの発話・動作タグN-gramを用いた課題未達成のオンライン検出

摘要

本論文ではN-gram特徴を用いた音声対話システム利用時の課題未達成対話の検出手法を提案する．実験にはユーザが自分のPC上で利用するという，実環境下で収録された楽曲検索のための音声対話システムとの対話データを利用する．楽曲検索課題を行っている全ての対話データはユーザとシステムの発話を抽象化した発話・動作タグにより記述し，そのタグ系列をN-gramとしてモデル化を行う．本研究では，タグ系列中のタグN-gramの出現回数を素性として，Support Vector MachineやC4.5決定木などの識別的手法による課題未達成対話の検出実験を行った．更に対話長や反応時間などの対話の特徴を表す対話変数を導入することで検出性能の向上を行った．その結果，ユーザの4回目の発話までを用いることで，約76%の識別率となった．