shin-kanouchi
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5 years ago 概要
本研究ではその端緒として、行政サービスに関する 問合せに自動的に応答する対話ボットの構築に取り組 んだ。 本研究では行政サイトのテキスト情報、主に FAQ ページを解析することで対話フローチャートを生成 し、それに基づき数往復の対話を行うシステムを構築 する。対話フローチャートは自動生成後、確認・手動 修正ができるため、自治体職員が確認を行うことで責 任をもったサービスとすることができ、不適切な対話 が行われることを防ぐこともできる。川崎市の FAQ をもとにプロトタイプシステムを構築して予備実験を 行い、最大の問題であるユーザ質問と FAQ のズレを 解消するための知識獲得等を行う。
システムはざっくり、以下の3つの機能を持つ
- FAQ ページを用いた対話応答
- Factoid 型質問応答（例えば「高津区役所の電話番号は?」などの 質問に対応）
- 雑談応答
発話が来た時の対応
対話システムがユーザーからのクエリを受け付けた とき、そのクエリ文が Factoid 型対話応答、雑談応答 に登録されているクエリであればそれぞれのモジュー ルに従って対話を行う。登録されていないときは、対 話フローチャートを用いた対話応答を行う。 初期状態でユーザーからクエリを受け付けたとき、 システムは全ツリーの根ノードのマッチング文から最 も類似度の高いツリーを見つけ、その根ノードをシス テムの状態として持つ。このとき、システムは根ノー ドの対話出力文を発話する。ただし、同程度類似度の 高いツリーが複数あったときは、それらをユーザーに 提示し、「次のどちらの事でしょうか」というように 選択するように促す。
同義語の取得（「パスポートの取り方」↔「旅券の取り方」）
- コーパス内に出現する括弧表現を用い た同義表現の取得を行う
- 述語項の分散表現を用いて項を共有する述語 項同義表現の取得が行える
ユーザーの質問意図の推測（運動不足だ -> プールに行きたい）
- 行政サイトの各 FAQ ページと関連度の高い Yahoo!知恵袋の質問群を取得
- 取得した文書から抽象表現を抽出
- 抽象表現を見つけるために、各種のモダリティ情報を利用
- 「教えて下さい」など質問文に定型な表現 を含む節は重要度が低いため除く
- モダリティ解析の結果、疑問となった節は具 体度が高いと考えられるために除く
- 上記の条件を満たした上で、モダリティ解析 の結果「意志」である文節または「ために」 が後に続く文節を含む節を抽象表現候補とする
- 抽象表現を見つけるために、各種のモダリティ情報を利用
(15分)
論文リンク
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2018/pdf_dir/D5-4.pdf
著者
○坂田亘 (京大), 柴田知秀, 黒橋禎夫 (京大/CREST)