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学習対話エージェント

概要

対話事例から対話モデルを学習することで,対話ベースで観光案内を行うエージェントを構築する.本グループでは,観光案内エージェント開発に必要な次の2テーマを進行中である.

対話モデル
図1 対話モデル(対話開始時の一部)

1. 事例からの漸次的な対話モデル学習

ある特定のタスクの対話を収集することは困難であるため, 一度に多量の学習データを集めることはできない.したがって,収集された対話事例から対話モデルを学習する場合,事例が増加するごとにその都度学習する必要が生じる.しかし,毎回学習をやり直すのはコストがかかるため,漸次的な学習では差分だけを学習できることが望ましい.
本テーマでは,対話モデルとしてPDFA(Probabilistic DFA)を用い,従来研究では提案されなかったPDFAの漸次的学習アルゴリズムを提案し,その効果を従来のアルゴリズムと比較・評価する.
WOZインタフェース
図2 WOZインタフェース

2. Wizard of Oz法を用いたデジタルシティの観光案内エージェント

事例の収集と対話モデルの学習を繰り返すことにより,徐々に対話能力を獲得する観光案内エージェントを構築する.このエージェントの構築は次の2つのステップを繰り返すことにより行われる.

  • Wizard of Oz法を用いた対話事例収集
    案内タスクに関する対話をWizard of Oz法を用いて行う.最初,システムの推論結果は当てにならないため,多くの発話をWizardが行うが,対話モデルが成長するに従い,Wizardによる補助はほとんど必要なくなる.
  • 事例からの対話モデル学習
    上述の対話モデル学習アルゴリズムを用いて,事例から現在の対話モデルを学習する.

本テーマでは,これらの機構を備えたWebベースの対話エージェントを実装し,京都の観光案内をテーマに事例収集,学習を行う.

メンバー

岡本 昌之 (京都大学) okamoto@kuis.kyoto-u.ac.jp

山中 信敏 (京都大学) nobutosi@kuis.kyoto-u.ac.jp

発表論文

連絡先

okamoto@kuis.kyoto-u.ac.jp

リンク

京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 石田研究室

科学技術振興事業団 デジタルシティ研究センター

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