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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

量子畳み込みネットワーク（QCNN）は，NISQ環境においても実装可能性が高く，量子機械学習（QML）分野で注目されている．QCNNは他のQML手法と比較して高い性能が期待される一方，重みフィルタに比例して量子回路を繰り返し実行する必要がある．本研究では重みフィルタ数とチャネル数の関係に着目し，計算効率の改善を目的としたQCNNの設計を提案する．具体的には，出力量子ビットに対するパウリX,Y,Zの期待値を用いて特徴を抽出し，さらにそれらから位相を近似的に復元して次層の入力量子状態として再準備することで，情報を保持しつつチャネル数を抑えた層間伝搬を実現する．MNISTの10クラス分類で評価した結果，計算効率と精度のトレードオフが確認された．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2026.0_4yinb25

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

DOI： 10.5715/jnlp.33.407

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.5715/jnlp.33.308

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/iwslt/iwslt2026.html

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/iwslt/2026

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/iwslt/2026

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

AIの進展により科学研究におけるAI利用への期待が急速に高まっている。解析支援ツールなどの道具としての利用のみならず、仮説生成・実験設計・実験実行・知識統合のような意思決定にかかわる機能が発展しつつある。AIおよびロボットによる自動化、意思決定は、科学研究に様々な影響を与えうる。例えば、デュアルユース、生成データによるデータ汚染などである。AI for Scienceにおける安全性を考える際に、従来の情報セキュリティやAI Securityでの議論に加え、このような科学研究特有のリスクについても考察、検証していく必要があると考えられる。本稿においては特に実験室実験をおこなう科学研究を想定し、AI及びロボットの利用におけるリスクとその対策についての議論を行う。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2026.0_3j2os15b01

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

言外の意味を正確に解釈する能力は，人間のコミュニケーションや言語使用において重要な役割を果たしており，言語モデルにも同様の能力が求められている．本研究は，語用論の理論をプロンプトとして大規模言語モデルに与えることが，言外の意味理解タスクに対する有効な手法であることを示す．具体的には，グライス語用論や関連性理論といった語用論理論の概要をプロンプトとして提示し，最終的な解釈に至るまでの中間的な推論過程を出力するようモデルに促す手法を提案する．提案手法の有効性を検証するため，発話の言外の意味を4～5択の多肢選択式問題として問うベンチマーク上で実験を行った．実験の結果，語用論理論を提示せずに中間的な推論を促すベースライン手法 (0-shot Chain-of-Thought) と比較して，提案手法はベンチマークにおいて最大9.6%の正解率向上を達成した．また，語用論理論を詳細に説明しなくても，その名前をプロンプト内で言及するだけで，大規模モデルにおいては1～3%程度の性能向上が得られることも確認した．

DOI： 10.5715/jnlp.33.880

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2511.22490

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

複数の機械学習モデルのカスケード実装は個々のモジュールを独立に訓練可能な一方で，前段モジュールの最終仮説を出力した段階でその仮説以外の情報が一部欠損してしまうという課題がある．この問題を解決するため一般的にはN-best 訓練法が用いられるが，Nに応じて訓練・推論コストが増加する課題がある．本研究では音声対話状態を題材に，ASR モデルの出力する各仮説の確率値からなるベクトルを量子機械学習モデルへと入力し，複数仮説の同時処理を行うことで，従来の N -best 訓練法における学習・推論コスト増加を抑制するフレームワークを提案する．提案法を音声対話追跡タスクのデータセットである DSTC2 に適用し，精度を維持しつつ大幅なパラメータ数の削減が可能であることを確認した．

DOI： 10.11517/jsaislud.105.0_58

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034421214

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

目標指向対話において、システム自身の目標に向かってユーザとの対話を進める上では、ユーザに誘導を感じさせず、またシステム自身の目標を意識させないことでユーザ体験を良くすることが重要である。本研究ではユーザにシステム自身の目標や誘導に気づかれることなく目標を達成させることを目的として、システム発話の誘導感の自動評価を行うSBIS-TGC (Surprisal Based Induction Score for Target-Guided Conversation)を提案する。SBIS-TGCは外部言語モデルを用いて発話間のサプライザルを計算することで、発話の誘導感を定量化する。SBIS-TGCを用いた発話選択を行う対話システムを用いた対話実験により、目標指向対話において対話の誘導感を減らし、ユーザに誘導先を意識させずに対話を行うようにできることが示された。

DOI： 10.11517/jsaislud.105.0_152

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034426467

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.105.0_150

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.105.0_31

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034420487

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

コミュニケーションにおいて、ジェスチャーは発話の理解補助や社会的情報の伝達に重要な役割を担う。特に人間のジェスチャーは外向的・内向的といった個人の性格特性と整合しており、適切な社会的シグナルを送るために性格特性を考慮したジェスチャーが必要である。そこで本研究では、大規模言語モデル（LLM）を活用し、ロボットの性格特性（例：外向性・内向性）を反映した共発話ジェスチャー生成手法を提案する。

DOI： 10.11517/jsaislud.105.0_130

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2510.21761

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2510.26253

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ISCA  

DOI： 10.21437/interspeech.2025-595

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/interspeech/interspeech2025.html#MoriKLICY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ISCA  

DOI： 10.21437/interspeech.2025-600

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/interspeech/interspeech2025.html#MoriKCY25

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2508.04403

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2506.13956

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2505.11726

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/icassp49660.2025.10888775

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2504.07698

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/qcnc64685.2025.00092

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-981-96-2074-6_2

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/mmm2025-5.html#YoshiharaYKIY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-96-2074-6_21

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/mmm2025-5.html#KawanishiNSIKYMM25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-96-2074-6_28

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/mmm2025-5.html#ContrerasCKCY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/2025.acl-long.1526

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/acl/2025-1

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/2025.acl-long.547

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/acl/2025-1

掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for Natural Language Processing  

DOI： 10.5715/jnlp.32.598

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

DOI： 10.1109/access.2025.3563982

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

画像に対する質問応答 (VQA: Visual Question Answering)のような画像を参照する会話では指示語の利用により質問に曖昧さが生じる．また，言語によっては質問の中核となる情報を持つ項の省略が行われ，問題はさらに複雑になる．こうした質問の曖昧さが生じる場合，質問の話者は相手と言外に共有している情報，例えば視線（注視）や指差しなど，を前提にしている場合が多い．本研究ではこうした視線情報の参照による質問の曖昧性解消に着目し，注視対象の物体と質問の指示語や省略が対応づいた視線情報付き VQA データセット (LookVQA) を提案する．本研究ではさらに，本データセットにおける質問応答の精度を高めるため，話者の視線元からの注視対象推定を活用する質問応答モデルを提案する．実験の結果，提案モデルは LookVQA における特定の質問タイプに精度良く回答ができ，注視対象推定を用いない既存モデルと比較して優れた性能を達成した．

DOI： 10.5715/jnlp.32.3

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/sigdial/2025

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/IROS60139.2025.11246615

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/iros/iros2025.html#AtuhurraKWY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.18653/v1/2025.findings-emnlp.131

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/emnlp/2025f

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ASRU65441.2025.11434793

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/asru/asru2025.html#KomatsuOTKY25

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

近年、バイオインフォマティクスの発達から、エピトープの予測が向上している。とくに、IEDBデータベースにより、抗原配列のみを用いて、Tcell epitope, 直鎖状Bcell epitopeともに配列データのみから一定の精度で予測することができる。また、そのエピトープの毒性やアレルギー性を評価するツールも充実している。 そのため、それらのツールを駆使して、エピトープを直列に並べたmulti-epitopeなワクチンがさまざまな抗原に対し開発されており、有効性を示している。インフルエンザに関してもin silicoレベルでは多数のデザインが公開されており、マウスに対する感染実験にてインフルエンザ四価ワクチン(QIV)と比較して優れた効果を示した研究もある。インフルエンザに関しても、multi-epitopeなデザインは有効な抗原デザイン手法であると考えられる。 本研究では、インフルエンザのうち、H5N1について、先述のin silicoツールを用いて抗原デザインを行い、検証した。その結果、妥当な抗原を1つデザインした。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2025.0_3h6os10d04

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/sigdial/2025

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

Non-verbal behaviors, such as body movements, play a crucial role in enhancing a robot’s speech to elevate engagement in human-robot dialogue. Many existing approach based on rules offered natural and engaging motions aligned with the robot’s utterances but required significant resources to maintain. Recent methods leveraging large language models (LLMs) offer a promising alternative to reduce these costs. However, there is a trade-off between flexibility and safety when determining whether the language model should generate motions based on joint angle parameters or action primitives. In this study, we evaluated two LLM-based motion control models: one for motion generation based on joint angle parameters (LLM-GJA) and the other for motion generation based on primitive actions (LLM-GPA). Our human evaluations indicated that directly generating joint angles outperformed generating action primitives in naturalness, timing consistency, and overall engagement, even achieving performance comparable to rule-based systems. This work highlights the potential of LLMs in generating expressive and contextually appropriate robot motions at the joint angle level.

DOI： 10.1109/RO-MAN63969.2025.11217871

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/ro-man/ro-man2025.html#BaihaqiCKY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.21437/Interspeech.2025-1117

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/interspeech/interspeech2025.html#BaihaqiCKY25

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/interspeech/2025

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.18653/v1/2025.ijcnlp-long.132

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/ijcnlp/2025-l

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

システムとの対話におけるユーザ満足度を向上させるためには、個々の応答を自然にするだけでなく、一貫性や個性、共感など、対話全体を通じて得られる印象の改善が重要である。対話全体に対する対話印象を向上させる方法として、対話印象を評価する報酬モデルを用いた対話モデルの学習がある。しかし、こうした枠組みで既存のプロンプティングに基づく報酬を用いることは困難である。そこで本研究では、12の指標に基づいて対話全体の印象を評価する報酬モデルを教師あり学習で準備し、その評価を基にシステムの対話印象を向上させるよう対話モデルの学習を行った。自動評価と人手評価の結果、個々の対話印象指標に加えて、応答の自然さも改善することが示された。

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_121

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830173

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

言語には「文字通りの意味」を超えた言外の意味が存在する場合があり、語用論はこのようなタイプの意味を扱う学問領域である。自然言語処理においても語用論的推論の研究は行われてきたが、既存の評価データセットでは、考慮されるコンテキストが現実の人間の言語使用に比べて貧しいことや、計算機による語用論的意味の解釈過程が不透明であるといった課題が残っている。本研究では、これらの課題に対応するため、語用論的推論に関するデータセットの構築を目指す。具体的には、各発話に対して、長期的かつ複雑なコンテキストに基づく言外の意味に加え、その意味が導出される際に必要な情報・知識や、導出過程を明示化するための情報を、言語学における語用論研究の理論に基づく方法で収集し、データセットを構築する。本データセットを活用することで、言語モデルなどの自然言語処理システムに、より人間らしい語用論的推論能力を獲得させることを目標とする。

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_53

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830133

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_177

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830191

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

対話におけるターン交替時の間合いは，表情や発話の韻律などに並んで，発話者の意図や目的，印象を表現するための有用な要素である．この観点に着目して，近年間合い推定モデルの研究が行われるようになった．特に対話行為に着目したモデルでは各対話行為毎の間合いの傾向や各対話行為タグが性能に与える影響の詳細な議論が重要である．本研究では，この観点についての分析を行う．具体的には，高齢者情報案内・傾聴音声対話コーパスを用い，自由対話に近いドメインでの対話行為タグと間合いの関係について分析を行った．その結果，ターン交替前の対話行為だけでなくターン交替後の対話行為が間合いに強い影響を与えることを確認できた．

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_96

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830161

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

音声認識システムの精度の向上により、単語誤り率(WER)による評価では音声認識システムは人間を上回るとされている。しかし、音声認識の誤りに起因する音声対話応答の失敗は依然として存在する。人間は対話中に対話応答の生成に必要な部分だけを選択的に聞いている可能性があり、音声対話システムに同様の考え方を導入することで、音声認識の誤りに起因する音声対話応答の失敗を回避できる可能性がある。そこで本研究では、人間が対話応答を生成する際に相手の発話を選択的に聴取していることを実験で確認しその傾向を分析した。また実験結果に基づき、人間の選択的聴取を考慮した新しい音声認識評価方法の可能性についても議論した。その結果、人間の選択的聴取を考慮した新しい評価指標は、WERなどの従来の音声認識評価手法より音声対話システムに必要な認識内容を強調して評価できていることが示唆された。

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_109

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830167

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

大規模言語モデルの登場により，音声対話をはじめとする多種多様な自然言語タスクを処理可能となった．既存の音声対話システムの多くが複数のモジュールを組み合わせたカスケード型モデルによって実現されており，対話処理の過程で音声をテキスト化している．この際，テキスト化されない音声情報であるパラ言語が欠落する課題があった．パラ言語情報は感情などを含んだ自然な音声対話の実現に必要である．そこで本研究では，音声を埋め込み表現により処理するEnd-to-End型のSpeech-to-Text対話モデルを構築した．実験では，提案モデルでパラ言語理解が実現できていることを確認するため，同じテキストを異なる感情（幸せ・怒り・悲しみ・平静・中立）で読み上げた音声データセットを入力として用い，その出力結果の異なりを評価した．

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_34

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830110

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

大規模言語モデル（LLM）が身近になった昨今、科学の現場において知識発見においてもLLMを用いた仮説生成、知識発見、研究自動化が盛んに検討されている。科学における知識発見を加速しようとする場合、エージェントは科学者と対話を通じて協調的に仮説を提示したり、あるいは科学者の疑問に答えながら研究活動を加速することが求められる。また、特に化学の有機合成のような分野では、化合物の分子構造など、自然言語以外の表現も用いて柔軟にコミュニケーションを取ることができることが求められる。ムーンショット「人と融和して知の創造・越境をするAIロボット」ではこうした枠組みを実現するため、実際に有機合成を対象とした科学の知識発見を加速する対話エージェントを構築している。

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_152

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

本研究は、ユーザーの興味に応じて対話システムが動的に話題変更することを目指す。対話システムがユーザに対して話題提供を行う場合、システムはユーザの反応に基づいてユーザの興味や関心を推定し、柔軟に対話内容や話題を変更する必要がある。そこで本研究では、会話の冒頭におけるユーザーのリアクションを分析し、その反応に基づいて、対話を継続すべきか、または異なるトピックに移行すべきかを自動的に判断する手法を提案する。具体的には、GPT-3.5-turboおよびGPT-4oモデルを用いてユーザーの興味の有無を自動分類するため、few-shot学習やその他のプロンプトを検討し、どの程度ユーザの興味や関心を推定することができるか検証した。

DOI： 10.11517/jsaislud.102.0_59

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033830138

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/smc54092.2024.10831793

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記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会  

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033522694

記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 電子情報通信学会  

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033522699

記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 日本ロボット学会 ; 1983-  

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033494719

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

特許検索とは，特許データベース内に存在する技術や発明．発明者，及び申請者に関するデータを調査するプロセスを指す．特に，特許侵害が裁判で認められれば，高額の賠償金やライセンス料を求められる可能性があるため，先行技術調査が重要である． ただし，特許文書は独自の語彙で構成され，かつ文書数が膨大なため，調査には膨大なコストがかかる．網羅的な検索を目指し，検索クエリを拡張する手法等がいくつか存在するが，総じて少数の特許にのみ存在する複雑な語彙に対応できない課題を抱えている． そこで本研究では，シソーラスと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたクエリ拡張を提案する．本研究ではLLMの出力傾向や既存のシソーラスとLLMによって生成される新たな単語の独立性や共起率に焦点を当て，手法に関する基礎的な分析を行った．結果として，大規模言語モデルで生成された新たな単語は，既存のシソーラスとの共起度が低かった．大規模言語モデルにより新たな語彙の生成に成功し，特許文書の独自の語彙や複雑な表現に対応した，網羅性の高い特許検索が実現できる可能性が示唆された．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4a1gs605

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2406.09839

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/BigData62323.2024.10825172

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bigdataconf/bigdataconf2024.html#KawanoNY24

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2024.3350174

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/coling/2024

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.48550/arXiv.2403.19259

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/coling/2024

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2403.17545

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

実世界で人間を支援するロボットにとって，身体世界を含む状況の理解は重要な課題である．特に対話のような言語を用いたインタラクションを通じて人間との協業を行おうとする場合，ロボットの 1 人称視点の画像等から得られる情報とインタラクション中の情報における参照関係を適切に紐解かねばならない．本研究ではこうした実世界における，マルチモーダル参照解析タスクを提案し，本タスクのための参照タグ付き実世界対話データセット (J-CRe3) を構築する．本データセットには家庭内における主人とそのお手伝いロボットを想定した2者間の実世界対話動画および音声が含まれる．さらに，対話書き起こしテキスト中のメンションに 1 人称視点動画におけるフレーム内の物体領域が紐付けられている．この紐付けには直接的な参照関係だけでなく，述語と項の関係や橋渡し照応関係も含まれる．既存のテキスト間の照応解析モデルおよび画像のフレーズグラウンディングモデルを組み合わせた実験を行った結果，今回提案するタスクは，テキスト間の解析に比べテキストと物体間の関係解析が非常に困難で挑戦的な課題であることを示した．

DOI： 10.5715/jnlp.31.1107

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

対話システムが適切にユーザの趣向に沿った応答をしようとする場合、対話の文脈に対して自然な応答を行うだけでなく、よりユーザが関心を持つ話題へと自然に話題を遷移・転換する能力が必要である。 そこで本研究では、語連想を大規模言語モデルに行わせることによって、現在の話題から目的の話題へと遷移することのできる話題遷移グラフを構築する枠組みとその評価指標を提案する。 そして、提案手法と知識グラフ上の経路探索を用いた話題遷移手法を比較評価し、より良い話題遷移手法について分析を行った。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4xin294

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

大規模言語モデルは柔軟性が高く，多種多様な自然言語タスクを処理できる．大規模言語モデルを用いて構築した対話モデルと音声認識システムや音声合成システムなどの他モジュールを連結することで，音声による対話が可能となった．しかし，このような複数モジュールを連結したカスケード型のモデルは複雑で，前モジュールからの誤差を蓄積しやすいという問題がある．また，音声を離散的な表現に変換して大規模言語モデルに入力しているため，本来は連続的な表現である音声が持つパラ言語などの情報が欠落している可能性がある．本研究では，入力音声を連続的な表現のベクトルに変換して対話モデルに連結することで，これらの問題を解決することを目指した．実験結果として，生成文は対話コンテキストが十分に考慮されておらず，改善の余地が見られたが，自然な文章の生成は学習されていることから，連続表現を用いた対話モデルが実現可能であることを示唆していると考える．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_1g3gs604

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

本研究では特許文書中のテキストと図面のペアに関する画像言語モデルの開発のためのデータセット整備を行った．具体的には，特許中の定型表現を利用して特許図面と説明文の対応付けを行い大規模な画像-言語に関するデータセットを構築した．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3xin2103

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2407.03963

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ISCA  

DOI： 10.21437/Interspeech.2024-1406

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/interspeech/interspeech2024.html#BaihaqiCKY24

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/TASLP.2023.3293030

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.5715/jnlp.31.1107

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2410.05575

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

DOI： 10.5715/jnlp.31.809

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3389/frobt.2023.949600

Web of Science

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

DOI： 10.1016/j.csl.2022.101463

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

DOI： 10.5715/jnlp.30.1278

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本ロボット学会  

DOI： 10.7210/jrsj.41.893

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/2023.findings-emnlp.531

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/emnlp/2023f

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/ICRA48891.2023.10161545

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icra/icra2023.html#NakamuraKYKY23

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Narratives include a rich source of events unfolding over time and context.
Automatic understanding of these events provides a summarised comprehension of
the narrative for further computation (such as reasoning). In this paper, we
study the Information Status (IS) of the events and propose a novel challenging
task: the automatic identification of new events in a narrative. We define an
event as a triplet of subject, predicate, and object. The event is categorized
as new with respect to the discourse context and whether it can be inferred
through commonsense reasoning. We annotated a publicly available corpus of
narratives with the new events at sentence level using human annotators. We
present the annotation protocol and study the quality of the annotation and the
difficulty of the task. We publish the annotated dataset, annotation materials,
and machine learning baseline models for the task of new event extraction for
narrative understanding.

DOI： 10.48550/arXiv.2302.07748

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記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 日本音響学会  

DOI： 10.20697/jasj.79.9_477

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033041574

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

本論文は第5回対話システムライブコンペティションのオープントラックに提出したマルチモーダル対話システムについて述べる。本システムは応答生成モジュールとそれに続く、ふるまい制御モジュールから構成される。応答生成モジュールは、Transformer encoder-decoderモデルに基づいており、対話行為ラベルを付与した対話履歴から対話行為ラベル付き応答候補をend-to-endに生成し、エントレインメントと呼ばれる対話現象を考慮したリランキングを適用することにより最終的なシステム応答を決定する。ふるまい制御モジュールでは応答生成モジュールが生成した応答の対話行為ラベルと自動推定されたシステム応答の感情ラベルからCGエージェントの表情、身振り・手振りの動作をルールに基づいて制御する。本論文では、コンペティションの予選ラウンドにおける本システムの評価結果についても述べる。

DOI： 10.11517/jsaislud.96.0_20

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I032570587

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

視覚的質問応答(VQA: Visual Question Answering)は、画像に関する質問が与えられた時に回答を導くタスクであり、質問と画像中の情報から回答が一意に決定する状況を仮定する。しかし、VQAをロボット対話などの実世界対話に応用しようとした場合、主語の省略や指示語の利用が生じ、その情報を補完するように視線や指差しなど様々なコンテキスト情報が用いられる場合がある。本研究ではこうした曖昧性に対処できるVQAシステムを構築することを指向して、特に画像中の人物が見ている対象の情報を利用したVQAデータセットを構築した。具体的には、視線情報がアノテーションされた画像に対して、視線情報で補完される曖昧な質問を含むVQAデータセットをクラウドソーシングで構築した。

DOI： 10.11517/jsaislud.96.0_13

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I032570566

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

対話ロボット・システムに対するユーザの発話はしばしば曖昧であり、必ずしも明示的な要求ではない。こうしたケースでも、対話ロボットやシステムは何らかのユーザ補助タスクを行うことが期待される場合がある。例えば、ユーザが「ごちそうさまでした」と発話した場合、潜在的には「ダイニングテーブルに置かれたケチャップを片付ける」などの行動が期待される。システムがこうした気の利いた行動・発話を行おうとする場合、何らかの常識推論が必要である。そこで本研究では、近年自然言語処理の分野で盛んに研究されている知識推論モデルによって、曖昧なユーザ発話を入力した場合にロボットが行うべき行動を推論過程付きで説明するモデルを構築する。具体的には、行動に対してif-then関係を生成することができる知識推論モデルCOMETを再帰的に用い、こうした気の利いた行動選択結果と行動選択の推論過程を示すことができるシステムを構築する。

DOI： 10.11517/jsaislud.96.0_08

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I032570551

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jjsai.37.4_490

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I032266799

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

説得における対話場面では，説得者は自身の意図を相手に押し付けるだけでなく，相手に与える負担に配慮することや，相手のフェイス（面子や自尊心とも）を尊重することが，円滑な人間関係を維持しつつ説得を遂行するために重要である．本研究では，説得対話システムへの応用を目的として，人対人，人対システムにおける日本語説得対話コーパスに対して，これらを考慮した対話要素としてポライトネスに着目した分析単位であるFace Actのアノテーションを実施した．また，アノテーション結果の分析を通じて，日本語説得対話における発話行為が対話参与者のフェイスに与える影響とその変動，対話における諸要素との関連性について明らかにする．さらに，Face Actを日本語説得対話システムに応用するための必要な道筋を議論する．

DOI： 10.11517/jsaislud.94.0_17

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

説得対話システムは、対話を通じてユーザを対話システムが持つ目的状態に向けようとするシステムである。本研究では、WoZ法による遠隔操作によって説得対話データセットを収集し、収集した対話データを用いて説得対話システムを構築した。対話システム構築にはTransformerモデルで学習された大規模事前学習対話モデルを用い、収集した説得対話データでfine-tuningした。構築したシステムをユーザの対話実験によって評価した。具体的には、提案システムを人間が説得を行った場合と比較し、構築した説得対話システムの説得可能性について評価した。

DOI： 10.11517/jsaislud.94.0_16

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I032014069

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

人間に近い外観を持つアンドロイドロボットのような対話ロボットには、コミュニケーションにおける知的さ、自然さを実現するため、発話内容と発話に伴うふるまいを適切に組み合わせることが期待される。特に発話内容に基づき適切なふるまいをロボットで生成することは、知的なコミュニケーションの実現への鍵である。本研究では、話題への興味度に基づいた適切なふるまいの生成を対話ロボット上で実現し、その意図が伝達されるかどうかを検証する。このため、人対エージェントのマルチモーダル対話コーパスを参考にして、アンドロイドロボットの表情生成に用いた。実装された表情生成をシナリオベース対話において利用し、表情からその意図が伝達されるかどうかを評価した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3yin233

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Such human-assisting systems as robots need to correctly understand the
surrounding situation based on observations and output the required support
actions for humans. Language is one of the important channels to communicate
with humans, and the robots are required to have the ability to express their
understanding and action planning results. In this study, we propose a new task
of operative action captioning that estimates and verbalizes the actions to be
taken by the system in a human-assisting domain. We constructed a system that
outputs a verbal description of a possible operative action that changes the
current state to the given target state. We collected a dataset consisting of
two images as observations, which express the current state and the state
changed by actions, and a caption that describes the actions that change the
current state to the target state, by crowdsourcing in daily life situations.
Then we constructed a system that estimates operative action by a caption.
Since the operative action's caption is expected to contain some state-changing
actions, we use scene-graph prediction as an auxiliary task because the events
written in the scene graphs correspond to the state changes. Experimental
results showed that our system successfully described the operative actions
that should be conducted between the current and target states. The auxiliary
tasks that predict the scene graphs improved the quality of the estimation
results.

DOI： 10.48550/arXiv.2210.02735

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ISCA  

DOI： 10.21437/Interspeech.2022-565

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/interspeech/interspeech2022.html#KawanoAYYIK0Y22

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE / ACM  

DOI： 10.1109/HRI53351.2022.9889605

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/hri/2022

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/2022.dialdoc-1.4

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/acl-dialdoc/2022

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

エントレインメントは，対話における話者間の話し方が対話の進行に従い類似する現象を指す．エントレインメントを考慮して対話システムの応答選択・応答生成を制御する試みもある．一方で，対話システムがどの程度エントレインメントする応答をするべきかは経験則により決定され，文脈に対する理想的なエントレインメントの度合いを自動決定する対話システムは十分検討されていない．本研究では，対話文脈に対して理想的なエントレインメント度合いを自動決定し，ニューラル対話モデルのn-best応答候補をそれに基づきリランキングする手法を提案する．人間同士の対話におけるリアルタイムな同調戦略を対話システムに模倣させることで，応答の自然性が向上することを期待する．このリランキングによる効果を確認するため，提案手法の応答について自動評価および主観評価を行った．実験の結果，提案したリランキング手法が主観評価を顕著に悪化させることなく応答のエントレインメントを制御することが可能であり，エントレインメント誤差を減少させることを示した．また，既存のエントレインメント指標の問題などが示唆された．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3yin248

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

ユーザとの共生空間で動作するロボットには、ユーザから信頼され協調動作をスムーズに実行することが求められる。そのためには、ロボットがどのような外界観測を行いそこから何を記憶しどのような意図を生成したのかを、ユーザが理解できるように表出させることが重要である。外界観測結果や記憶・意図を表出させる有効な手段として、言語を用いたインタラクションがある。ユーザに言語で様々な情報を伝えようとする場合、何を言語化するかだけでなく、何を言語化しないかも重要である。本研究では、ユーザ案内タスクを設定し、ロボットの外界観測結果と記憶情報のうち何を言語化し何を言語化させなければ、過不足無い適切な対話インタラクションを実現できるのかを明らかにすることを目的とした。具体的には、自身の外界観測結果と記憶情報を言語化できる自律移動型対話ロボットプラットフォームを用いて、様々なパターンの説明生成を外界観測結果と記憶情報から行い、それぞれの対話インタラクションに対して、ユーザの主観評価を行った。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_2n5os7a03

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

DOI： 10.5715/jnlp.29.718

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

エントレインメントは対話における話者間の言語使用の傾向が互いに類似するような現象であり，対話のタスク成功率や自然性，対話意欲と相関することが報告されている．対話システムの応答選択/応答生成をエントレインメントを考慮して制御することでシステムの応答性能の向上を試みた研究があるが，与えられた対話文脈に対してシステムがどの程度のエントレインメント度合いで応答すれば良いかを適切に決定するようなモデルについての十分な検討は行われていない．そこで本研究では，対話システムの応答における理想的なエントレインメント度合いを決定するために，人間の対話におけるエントレインメントを模倣するような予測モデル構築した．評価実験の結果，提案したエントレインメン予測モデルは，経験的に基づいて構築された単純なベースラインモデルと比較して，高い性能で各ターンにおける応答のエントレインメントを予測できていることを示した．

DOI： 10.11517/jsaislud.93.0_50

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記述言語：日本語   出版者・発行元：dummy publisher  

自然言語を入力として対話的に情報を得るチャットボットはさまざまな場面で利用されるようになっており，観光情報案内においても利用の検討がなされている．観光情報案内においては，ユーザの意図要求が明確な場合，不明確な場合に合わせたチャットボットの振る舞いが必要である．また，対話を通じた行動変容の促しによってユーザの観光体験をより良いものにできる可能性があり，これらの可能性と問題点についても議論する．

DOI： 10.20729/00213185

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00213185/

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本音響学会  

DOI： 10.20697/jasj.77.8_521

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I031643136

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Artificial Intelligence  

Building a controllable neural conversation model (NCM) is an important task. In this paper, we focus on controlling the responses of NCMs using dialogue act labels of responses as conditions. We introduce a reinforcement learning framework involving adversarial learning for conditional response generation. Our proposed method has a new label-aware objective that encourages the generation of discriminative responses by the given dialogue act label while maintaining the naturalness of the generated responses. We compared the proposed method with conventional methods that generate conditional responses. The experimental results showed that our proposed method has higher controllability conditioned by the dialogue acts even though it has higher or comparable naturalness to the conventional models.

DOI： 10.1527/tjsai.36-4_e-kc9

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

Human-assisting systems such as dialogue systems must take thoughtful,
appropriate actions not only for clear and unambiguous user requests, but also
for ambiguous user requests, even if the users themselves are not aware of
their potential requirements. To construct such a dialogue agent, we collected
a corpus and developed a model that classifies ambiguous user requests into
corresponding system actions. In order to collect a high-quality corpus, we
asked workers to input antecedent user requests whose pre-defined actions could
be regarded as thoughtful. Although multiple actions could be identified as
thoughtful for a single user request, annotating all combinations of user
requests and system actions is impractical. For this reason, we fully annotated
only the test data and left the annotation of the training data incomplete. In
order to train the classification model on such training data, we applied the
positive/unlabeled (PU) learning method, which assumes that only a part of the
data is labeled with positive examples. The experimental results show that the
PU learning method achieved better performance than the general
positive/negative (PN) learning method to classify thoughtful actions given an
ambiguous user request.

DOI： 10.18653/v1/2021.sigdial-1.9

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2106.07999v1

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2106.html#abs-2106-07999

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-19-5538-9_10

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iwsds/iwsds2021.html#AsaiYSS021

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

雑談対話システムの評価指標として，ユーザとの対話を継続させる働きを表す，対話継続性が挙げられる．対話モデルの先行研究において，対話継続性の向上には，システム発話の一貫性が重要であると考えられている．そこで本論文では，対話モデルより生成された応答候補を，対話中に含まれる事態の一貫性に基づいてリランキングする手法を提案する．提案手法は対話に含まれる事態の一貫性（「ストレスが溜まる」と「発散する」は関連した事態である，など）を考慮することで，選択される応答の一貫性，対話継続性の向上を図る．本研究では異なる 2 つの手法を考案した．一つ目の手法は統計的に獲得された因果関係ペアとのマッチングにより，対話中の事態の一貫性を考慮し，二つ目の手法は Coherence Model によって，対話の一貫性を考慮する．自動評価の結果，これらの手法では応答中の単語選択の観点では一貫性は向上していることが確認された．一方で，人手評価の結果では，応答の主観的な一貫性は明確に向上しないものの，一つ目の方法により対話継続性が向上するという，一見して矛盾する結果が確認された．この結果より一貫性と対話継続性の関係について，人手評価結果の相関分析，事例分析を行った．これらの分析結果より，人手評価において主観的な一貫性の向上は対話継続性の向上にあまり寄与しないことが確認された．また，対話履歴に対して一貫する事態を選択できている場合には対話継続性が向上することが示唆された．

DOI： 10.5715/jnlp.28.26

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

強化学習を用いた対話制御においては、既存ドメインで学習した方策をいかに新規ドメインで活用するかが大きな課題の一つである。本研究では、混合密度ネットワークによって既存ドメインと新規ドメインの行動空間同士で関連確率を定義する。これにより、既存ドメインで学習した方策を新規ドメインでそのまま利用する手法を提案する。実験の結果、 回帰によるコンポーネントマッチングを用いた行動関連確率のモデル化が、効率的に既存ドメインの方策を利用可能であることを示した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2021.0_4e1os11a01

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.90.0_07

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030789230

掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

Word embeddings, which often represent such analogic relations as king - man
+ woman = queen, can be used to change a word's attribute, including its
gender. For transferring king into queen in this analogy-based manner, we
subtract a difference vector man - woman based on the knowledge that king is
male. However, developing such knowledge is very costly for words and
attributes. In this work, we propose a novel method for word attribute transfer
based on reflection mappings without such an analogy operation. Experimental
results show that our proposed method can transfer the word attributes of the
given words without changing the words that do not have the target attributes.

DOI： 10.18653/v1/2020.acl-srw.8

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2007.02598v2

担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

Bridging robot action sequences and their natural language captions is an
important task to increase explainability of human assisting robots in their
recently evolving field. In this paper, we propose a system for generating
natural language captions that describe behaviors of human assisting robots.
The system describes robot actions by using robot observations; histories from
actuator systems and cameras, toward end-to-end bridging between robot actions
and natural language captions. Two reasons make it challenging to apply
existing sequence-to-sequence models to this mapping: 1) it is hard to prepare
a large-scale dataset for any kind of robots and their environment, and 2)
there is a gap between the number of samples obtained from robot action
observations and generated word sequences of captions. We introduced
unsupervised segmentation based on K-means clustering to unify typical robot
observation patterns into a class. This method makes it possible for the
network to learn the relationship from a small amount of data. Moreover, we
utilized a chunking method based on byte-pair encoding (BPE) to fill in the gap
between the number of samples of robot action observations and words in a
caption. We also applied an attention mechanism to the segmentation task.
Experimental results show that the proposed model based on unsupervised
learning can generate better descriptions than other methods. We also show that
the attention mechanism did not work well in our low-resource setting.

DOI： 10.1007/978-981-15-8395-7_17

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2003.10066v1

掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

The synchronization of words in conversation, called entrainment, is generally observed in human-human conversations. Entrainment has a high correlation with dialogue success, naturalness, and engagement. In this article, we define entrainment scores based on the word similarities in semantic space to evaluate the entrainment of system generation. We optimized a neural conversation model to the entrainment scores using reinforcement learning so that the system can control the degree of entrainment of the system response. Experimental results showed that the proposed entrainable neural conversation model generated comparable or more natural responses than conventional models and satisfactorily controlled the degree of entrainment of the generated responses.

DOI： 10.1109/ACCESS.2020.3027099

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担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：International Committee on Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/2020.coling-main.234

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/coling/2020

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/lrec/2020

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2003.html#abs-2003-10066

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

Word embeddings, which often represent analogic relations such as king − man + woman ≈ queen, can be used to change an attribute of a word, including its gender. To transfer the gender attribute of king to obtain queen in this analogy, we subtract a difference vector man − woman from king based on the knowledge that king is male. However, developing such knowledge is significantly costly for words and attributes. In this work, we propose a novel method for word attribute transfer based on reflection mapping without an analogy-based operation. Experimental results show that our proposed method can transfer the word attributes of the given words without changing the words that are invariant with respect to the target attributes.

DOI： 10.18653/v1/2020.acl-srw.8

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2007.html#abs-2007-02598

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1527/tjsai.DSI-C

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

We propose an interactive image editing system that has a confirmation dialogue strategy using an entropy-based uncertainty calculation on its generated images with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN). DCGAN is an image generative model that learns an image manifold of a given dataset and enables continuous change of an image. Our proposed image editing system combines DCGAN with a natural language interface that accepts image editing requests in natural language. Although such a system is helpful for human users, it often faces uncertain requests to generate acceptable images. A promising approach to solve this problem is introducing a dialogue process that shows multiple candidates and confirms the user's intention. However, confirming every editing request creates redundant dialogues. To achieve more efficient dialogues, we propose an entropy-based dialogue strategy that decides when the system should confirm, and enables effective image editing through a dialogue that reduces redundant confirmations. We conducted image editing dialogue experiments using an avatar face illustration dataset for editing by natural language requests. Through quantitative and qualitative analysis, our results show that our entropy-based confirmation strategy achieved an effective dialogue by generating images desired by users.

DOI： 10.1109/ACCESS.2020.2997012

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

We study the problem of policy adaptation for reinforcement-learning-based dialog management. Policy adaptation is a commonly used technique to alleviate the problem of data sparsity when training a goal-oriented dialog system for a new task (the target task) by using knowledge when learning policies in an existing task. The methods used by current works in dialog policy adaptation need much time and effort for adapting because they use reinforcement learning algorithms to train a new policy for the target task from scratch. In this paper, we show that a dialog policy can be learned without training by reinforcement learning in the target task. In contrast to existing works, our proposed method learns the relation in the form of probability distribution between the action sets of the source and the target tasks. Thus, we can immediately derive a policy for the target task, which significantly reduces the adaptation time. Our experiments show that the proposed method learns a new policy for the target task much more quickly. In addition, the learned policy achieves higher performance than policies created by fine-tuning when the amount of available data on the target task is limited.

DOI： 10.1109/ACCESS.2020.3017780

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担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.csl.2020.101068

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

感情表現は、説得において自分の意見を相手に受諾させる手段として効果的であることが知られている。そこで本研究では、感情表現を用いて効果的な説得を行う音声対話ロボットを構築する。多様な文脈において様々な感情表現を適切に用いることができるシステムを構築するため、１つの対話文脈に対して各感情ラベルに対応する応答を付与した対話データベースを構築した。この対話データベースは応答文とその感情音声からなり、効果的にロボット自身の感情を表現することができる。また、ロボット自身の感情を表出するジェスチャーを作成し音声対話で用いた。ユーザに対する説得対話実験では、ロボットが多様なモダリティで感情表現を行うことの有効性が示された。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2020.0_4rin171

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

言語生成は、入力された意図や文脈に応じて自然言語文を生成する課題である。特に対話応答生成では、これまでの対話履歴と、 システムが当該発話で述べるべき内容の双方を考慮した生成が求められる。 先行研究ではこれらをニューラルネットワークのエンコーダ部分に入力しているが、言語生成を行うデコーダがこれらを反映するかはモデルのパラメータに依存する。 本研究は、応答の発話意図を条件として利用する応答生成モデルに対して、生成結果が発話意図を必ず反映することを意図した学習手法を提案する。 提案手法は、生成結果から発話意図を再構築する言語理解モデルと先述の条件つき応答生成モデルと同時に最適化することで、 言語理解モデルの予測結果もまた応答生成モデルに対する制約として利用する。 提案手法を用いる影響について、発話意図が予め付与されている複数のコーパスを利用し、自動評価とクラウドソーシングによる評価を用いて確認した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2020.0_3rin494

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.87.0_15

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030099511

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.87.0_23

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.87.0_07

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030099309

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.87.0_17

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030099557

記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 日本工業出版  

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030084856

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

We propose a novel method for selecting coherent and diverse responses for a
given dialogue context. The proposed method re-ranks response candidates
generated from conversational models by using event causality relations between
events in a dialogue history and response candidates (e.g., ``be stressed out''
precedes ``relieve stress''). We use distributed event representation based on
the Role Factored Tensor Model for a robust matching of event causality
relations due to limited event causality knowledge of the system. Experimental
results showed that the proposed method improved coherency and dialogue
continuity of system responses.

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1906.09795v1

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ISCA  

In a human-machine dialog scenario, deciding the appropriate time for the
machine to take the turn is an open research problem. In contrast, humans
engaged in conversations are able to timely decide when to interrupt the
speaker for competitive or non-competitive reasons. In state-of-the-art
turn-by-turn dialog systems the decision on the next dialog action is taken at
the end of the utterance. In this paper, we propose a token-by-token prediction
of the dialog state from incremental transcriptions of the user utterance. To
identify the point of maximal understanding in an ongoing utterance, we a)
implement an incremental Dialog State Tracker which is updated on a token basis
(iDST) b) re-label the Dialog State Tracking Challenge 2 (DSTC2) dataset and c)
adapt it to the incremental turn-taking experimental scenario. The re-labeling
consists of assigning a binary value to each token in the user utterance that
allows to identify the appropriate point for taking the turn. Finally, we
implement an incremental Turn Taking Decider (iTTD) that is trained on these
new labels for the turn-taking decision. We show that the proposed model can
achieve a better performance compared to a deterministic handcrafted
turn-taking algorithm.

DOI： 10.21437/Interspeech.2019-1826

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1905.11806v3

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.85.0_07

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記述言語：日本語   出版者・発行元：東京 : 人工知能学会  

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I029547283

担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

This paper introduces the Seventh Dialog System Technology Challenges (DSTC),
which use shared datasets to explore the problem of building dialog systems.
Recently, end-to-end dialog modeling approaches have been applied to various
dialog tasks. The seventh DSTC (DSTC7) focuses on developing technologies
related to end-to-end dialog systems for (1) sentence selection, (2) sentence
generation and (3) audio visual scene aware dialog. This paper summarizes the
overall setup and results of DSTC7, including detailed descriptions of the
different tracks and provided datasets. We also describe overall trends in the
submitted systems and the key results. Each track introduced new datasets and
participants achieved impressive results using state-of-the-art end-to-end
technologies.

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1901.03461v1

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/TASLP.2019.2900910

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/3351529.3360657

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icmi/icmi2019a.html#KinoshitaTY019

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/W19-8627

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/inlg/2019

担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-15-9323-9_12

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iwsds/iwsds2019.html#YoshinoMLSTST019

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1905.html#abs-1905-11806

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

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その他リンク： https://aclanthology.org/W19-5900/

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1609/aimag.v40i3.4981

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.csl.2018.08.003

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.csl.2018.09.004

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

共感は，ヒューマンマシンインタラクションおよび人間間のインタラクションの分野において盛んに研究されている．これら多くの研究において、共感はアンケートによって測定されている．我々は，人間の共感を，神経電位活動から直接測定する手法を提案する．本研究では、表情コミュニケーションに従事する二人の実験協力者から同時に脳波信号を記録した。記録した脳波に対して，時間周波数解析を行った後，二者間の相互相関関数を算出した．相関係数に対して対応のあるt検定およびFalse Discovery Rate補正を行ない，両者の各電極間の関係性について調査した．結果として，喜びの感情において，ガンマ周波数帯において有意な二者間の相関が見られた．そのほか，悲しみの感情においても，有意傾向が見られた．これより，共感を，二者間の脳波の関係性から計測できる可能性を示した．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2019.0_4f2os11a03

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>Argumentation-based dialogue systems, which can handle and exchange arguments through dialogue, have been widely researched. It is required that these systems have sufficient supporting information to argue their claims rationally; however, the systems do not often have enough information in realistic situations. One way to fill in the gap is acquiring such missing information from dialogue partners (information-seeking dialogue). Existing informationseeking dialogue systems were based on handcrafted dialogue strategies that exhaustively examine missing information. However, these strategies were not specialized in collecting information for constructing rational arguments. Moreover, the number of system's inquiry candidates grows in accordance with the size of the argument set that the system deal with. In this paper, we formalize the process of information-seeking dialogue as Markov decision processes (MDPs) and apply deep reinforcement learning (DRL) for automatic optimization of a dialogue strategy. By utilizing DRL, our dialogue strategy can successfully minimize objective functions: the number of turns it takes for our system to collect necessary information in a dialogue. We also proposed another dialogue strategy optimization based on the knowledge existence. We modeled the knowledge of the dialogue partner by using Bernoulli mixture distribution. We conducted dialogue experiments using two datasets from different domains of argumentative dialogue. Experimental results show that the proposed dialogue strategy optimization outperformed existing heuristic dialogue strategies.</p>

DOI： 10.1527/tjsai.DSI-D

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1811.10728v1

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Although generation-based dialogue systems have been widely researched, the
response generations by most existing systems have very low diversities. The
most likely reason for this problem is Maximum Likelihood Estimation (MLE) with
Softmax Cross-Entropy (SCE) loss. MLE trains models to generate the most
frequent responses from enormous generation candidates, although in actual
dialogues there are various responses based on the context. In this paper, we
propose a new objective function called Inverse Token Frequency (ITF) loss,
which individually scales smaller loss for frequent token classes and larger
loss for rare token classes. This function encourages the model to generate
rare tokens rather than frequent tokens. It does not complicate the model and
its training is stable because we only replace the objective function. On the
OpenSubtitles dialogue dataset, our loss model establishes a state-of-the-art
DIST-1 of 7.56, which is the unigram diversity score, while maintaining a good
BLEU-1 score. On a Japanese Twitter replies dataset, our loss model achieves a
DIST-1 score comparable to the ground truth.

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1811.08100v2

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.84.0_25

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.84.0_27

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.84.0_15

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人 情報処理学会  

&lt;p&gt;Protein production in plants is a hot topic because there are many benefits relative to bacteria, yeasts, and animals, but the amount of protein expression in plants is less. It is argued that editing 5&#039;UTRs increases the amount of translated proteins. However, obtaining such 5&#039;UTRs is difficult due to the cost, time and effort required in experiments. To solve this, we predict the amount of translated proteins by machine learning. In this paper, we propose a method, named &quot;R-STEINER, &quot; that generates 5&#039;UTRs that increase the amount of proteins of a given gene. The proposed process involves building a model for predicting the amount of translated proteins, generating 5&#039;UTRs, selecting them and increasing the proteins according to the model. This method enables us to obtain 5&#039;UTRs that increase the amount of translated proteins without real synthesis experiments, resulting in reduced cost, time and effort. In our study, we built a prediction model for Oryza sativa and synthesized the 5&#039;UTRs generated by R-STEINER. We confirmed that the model can predict the amount of translated proteins with a correlation coefficient of 0.89.&lt;/p&gt;

DOI： 10.2197/ipsjtbio.11.14

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

<p>本論文では，ニューラル翻訳モデルで問題となる出力層の時間・空間計算量を，二値符号を用いた予測法により大幅に削減する手法を提案する．提案手法では従来のソフトマックスのように各単語のスコアを直接求めるのではなく，各単語に対応付けられたビット列を予測することにより，間接的に出力単語の確率を求める．これにより，最も効率的な場合で従来法の対数程度まで出力層の計算量を削減可能である．このようなモデルはソフトマックスよりも推定が難しく，単体で適用した場合には翻訳精度の低下を招く．このため，本研究では提案手法の性能を補償するために，従来法との混合モデル，および二値符号に対する誤り訂正手法の適用という 2 点の改良も提案する．日英・英日翻訳タスクを用いた評価実験により，提案法が従来法と比較して同等程度の BLEU を達成可能であるとともに，出力層に要するメモリを数十分の 1 に削減し，CPU での実行速度を 5 倍から 10 倍程度に向上可能であることを示す．</p>

DOI： 10.5715/jnlp.25.167

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-13-9443-0_17

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iwsds/iwsds2018.html#NguyenYS018

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.1527/tjsai.DSH-D

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-3-319-98539-8_17

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担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association (ELRA)  

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担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association (ELRA)  

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/w18-5017

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sigdial/sigdial2018.html#conf/sigdial/LubisSYN18

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

自然言語から思い通りの画像を生成するシステムは，コンピュータによるデザイン作成支援に有用であると期待されている．本研究では，自然言語によってインタラクティブな画像編集を行うことを指向して，自然言語の指示によって直前にシステムからユーザへ共有された生成画像を操作することで，より意図に沿った画像を新たに生成するフレームワークを提案する．具体的には，修正元となる画像データをConvolutional neural networks (CNNs)によって埋め込んだベクトルと，画像に対する自然言語の修正指示文をLong short-term memory neural networks (LSTM)によって埋め込んだベクトルを入力とし，敵対的学習によって指示通りに修正された画像の生成を行う枠組みを提案した．実験では，手書き数字操作データセットを用いた単純なタスクにより，提案モデルが学習した画像編集タスクにおける振る舞いについて分析した．また，実際に人手で付与した指示文によってアバター画像を修正し，意図に沿った編集を行うことができることを確認した．

DOI： 10.14923/transinfj.2018iut0001

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.1527/tjsai.DSH-B

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/SLT.2018.8639613

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/slt/slt2018.html#LubisSY018

担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/shonan-reports/shonan-reports2018.html#YoshinoMA18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

The problem with distributed representations generated by neural networks is that the meaning of the features is difficult to understand. We propose a new method that gives a specific meaning to each node of a hidden layer by introducing a manually created word semantic vector dictionary into the initial weights and by using paragraph vector models. We conducted experiments to test the hypotheses using a single domain benchmark for Japanese Twitter sentiment analysis and then evaluated the expandability of the method using a diverse and large-scale benchmark. Moreover, we tested the domain-independence of the method using a Wikipedia corpus. Our experimental results demonstrated that the learned vector is better than the performance of the existing paragraph vector in the evaluation of the Twitter sentiment analysis task using the single domain benchmark. Also, we determined the readability of document embeddings, which means distributed representations of documents, in a user test. The definition of readability in this paper is that people can understand the meaning of large weighted features of distributed representations. A total of 52.4% of the top five weighted hidden nodes were related to tweets where one of the paragraph vector models learned the document embeddings. For the expandability evaluation of the method, we improved the dictionary based on the results of the hypothesis test and examined the relationship of the readability of learned word vectors and the task accuracy of Twitter sentiment analysis using the diverse and large-scale benchmark. We also conducted a word similarity task using the Wikipedia corpus to test the domain-independence of the method. We found the expandability results of the method are better than or comparable to the performance of the paragraph vector. Also, the objective and subjective evaluation support each hidden node maintaining a specific meaning. Thus, the proposed method succeeded in improving readability.

DOI： 10.1587/transinf.2017DAP0019

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：AAAI Press  

DOI： 10.1609/aaai.v32i1.11955

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/aaai2018.html#conf/aaai/LubisSYN18

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-13-9443-0_2

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.23919/APSIPA.2018.8659614

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/apsipa/apsipa2018.html#HosomiSY018

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.81.0_33

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/3106426.3106521

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/webi/webi2017.html#conf/webi/KeshiSYN17

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ICSDA.2016.7918991

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）   出版者・発行元：新潟医学会  

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その他リンク： http://hdl.handle.net/10191/49565

担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/w17-5542

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sigdial/sigdial2017.html#conf/sigdial/YoshinoSN17

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：International Workshop on Spoken Language Translation  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/iwslt/2017

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/P17-1079

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担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

This paper investigates and analyzes the effect of dependency information on
predicate-argument structure analysis (PASA) and zero anaphora resolution (ZAR)
for Japanese, and shows that a straightforward approach of PASA and ZAR works
effectively even if dependency information was not available. We constructed an
analyzer that directly predicts relationships of predicates and arguments with
their semantic roles from a POS-tagged corpus. The features of the system are
designed to compensate for the absence of syntactic information by using
features used in dependency parsing as a reference. We also constructed
analyzers that use the oracle dependency and the real dependency parsing
results, and compared with the system that does not use any syntactic
information to verify that the improvement provided by dependencies is not
crucial.

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/w17-3208

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE Computer Society  

DOI： 10.1109/ACII.2017.8273582

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics (ACL)  

DOI： 10.18653/v1/P17-1079

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

DOI： 10.18653/v1/w17-3208

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aclnmt/aclnmt2017.html#conf/aclnmt/MorishitaONYSN17

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Asian Federation of Natural Language Processing  

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnlp/ijcnlp2017-1.html#conf/ijcnlp/PragstYMNU17

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-3-319-92108-2_15

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-3-319-65521-5_93

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：言語処理学会  

<p>質問応答システムが高い精度で幅広い質問に解答するためには，大規模な知識ベースが必要である．しかし，整備されている知識ベースの規模は言語により異なり，小規模の知識ベースしか持たない言語で高精度な質問応答を行うためには，機械翻訳を用いて異なる言語の大規模知識ベースを利用して言語横断質問応答を行う必要がある．ところが，このようなシステムでは機械翻訳システムの翻訳精度が質問応答の精度に影響を与える．一般的に，機械翻訳システムは人間が与える評価と相関を持つ評価尺度により精度が評価されている．そのため，この評価尺度による評価値が高くなるように機械翻訳システムは最適化されている．しかし，質問応答に適した翻訳結果は，人間にとって良い翻訳結果と同一とは限らない．つまり，質問応答システムに適した翻訳システムの評価尺度は，人間の直感に相関する評価尺度とは必ずしも合致しないと考えた．そこで本論文では，複数の翻訳手法を用いて言語横断質問応答データセットを作成し，複数の評価尺度を用いてそれぞれの翻訳結果の精度を評価する．そして，作成したデータセットを用いて言語横断質問応答を行い，質問応答精度と翻訳精度との相関を調査する．これにより，質問応答精度に影響を与える翻訳の要因や，質問応答精度と相関が高い評価尺度を明らかにする．さらに，自動評価尺度を用いて翻訳結果のリランキングを行うことによって，言語横断質問応答の精度を改善できることを示す．</p>

DOI： 10.5715/jnlp.23.437

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1587/transinf.2016SLP0018

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ieicet/ieicet99d.html#journals/ieicet/NioSNYN16

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

コンピュータから人間へ情報を伝達するためには，コンピュータが処理しやすい表現を，人間に理解しやすい自然言語文に変換する技術が重要である．本研究では，構造化された情報であるフローグラフから自然言語文を自動生成する手法を提案する．手順書のドメインとしてレシピを扱う．まず，実際の手順書に対して重要語とその種類を表すラベルを自動認識し，固有表現に置き換えることで，統計的なテンプレートの自動生成を行う．次に，フローグラフを1つの動作を含む最小手順部分グラフに分割する．最後に，最小手順部分グラフに最もマッチするテンプレートを選択して文生成を行う．テンプレート選択の指標として，負対数確率，内容語残存コスト，エントロピーを用いる．実験では，正解として用意されたフローグラフを表現する自然言語文章と生成された文章を比較評価した．具体的にはBLEU値による自動評価と主観評価を行い，提案手法が精度向上に寄与し，BLEUが人手による主観評価と相関があることを確認した．Algorithms that convert a computational representation to human-readable natural language sentences are essential for communications. In this paper, we propose a method that automatically generates natural language sentences from a structured flow graph. We demonstrate this method in the domain of cooking recipes. Firstly, we automatically generate templates from real recipe texts by recognizing keywords and their type label, and replacing the words with named entity labels. Secondly, we divide the flow graph into minimum procedural subgraphs, each of which has one action. Finally, we select the most suitable template for each subgraph. When selecting a template, we use three measures: a negative logarithmic probability, a remaining content word cost, and a sentence entropy. In the experiments we generate recipe texts from flow graphs and evaluated them through both an objective metric BLEU and a subjective evaluation by human examines. The results showed that our method improves both metrics and BLEU is correlated to the subjective metrics.

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.1527/tjsai.DSF-517

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.1527/tjsai.C-G31

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.21437/Interspeech.2016-919

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-981-10-2585-3_5

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association (ELRA)  

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/lrec/lrec2016.html#conf/lrec/LubisGSNYNN16

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association (ELRA)  

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/lrec/lrec2016.html#conf/lrec/YoshinoHMTIO16

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.18653/v1/w16-3610

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sigdial/sigdial2016.html#conf/sigdial/MiehleYPUNM16

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.18653/v1/w16-3640

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sigdial/sigdial2016.html#conf/sigdial/MizukamiYNTN16

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/SLT.2016.7846242

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/SLT.2016.7846311

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.csl.2015.01.003

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/978-3-319-19291-8_2

Scopus

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.75.0_23

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

DOI： 10.11517/jsaislud.75.0_11

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その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I026828647

記述言語：日本語   出版者・発行元：日本産科婦人科学会  

収集根拠 : NII-ELS
資料形態 : テキストデータ
コレクション : 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会
著者所属: 大阪労災病院
レポート・講演番号: P1-21-3

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その他リンク： https://dl.ndl.go.jp/pid/10732064

記述言語：日本語   出版者・発行元：日本産科婦人科学会  

収集根拠 : NII-ELS
資料形態 : テキストデータ
コレクション : 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会
著者所属: 大阪労災病院
レポート・講演番号: P3-42-6

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その他リンク： https://dl.ndl.go.jp/pid/10733098

記述言語：日本語   出版者・発行元：日本産科婦人科学会  

収集根拠 : NII-ELS
資料形態 : テキストデータ
コレクション : 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会
著者所属: 大阪労災病院
レポート・講演番号: P1-13-6

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その他リンク： https://dl.ndl.go.jp/pid/10732007

記述言語：日本語   出版者・発行元：日本産科婦人科学会  

収集根拠 : NII-ELS
資料形態 : テキストデータ
コレクション : 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会
著者所属: 大阪労災病院
レポート・講演番号: P2-24-7

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その他リンク： https://dl.ndl.go.jp/pid/10732445

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/TASLP.2014.2387414

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：一般社団法人 言語処理学会  

&lt;p&gt;構文情報を考慮する機械翻訳手法である統語ベース翻訳では，構文解析器の精度が翻訳精度に大きな影響を与えることが知られている．また，構文解析の精度向上を図る手法の一つとして，構文解析器の出力を学習データとして用いる構文解析器の自己学習が提案されている．しかし，構文解析器が生成する構文木には誤りが存在することから，自動生成された構文木が常に精度向上に寄与するわけではない．そこで本論文では，機械翻訳における自動評価尺度を用いて，このような誤った構文木を学習データから取り除き，自己学習の効果を向上させる手法を提案する．具体的には，解析された &lt;i&gt;n&lt;/i&gt;-best 構文木それぞれを用いて統語ベース翻訳を行い，それぞれの翻訳結果に対し，自動評価尺度でリスコアリングする．この中で，良いスコアを持つ構文木を自己学習に使用することで，構文構造はアノテーションされていないが，対訳が存在するデータを用いて，構文解析・機械翻訳の精度を向上させることができる．実験により，本手法で自己学習したモデルを用いることで，統語ベース翻訳システムの翻訳精度が2つの言語対で有意に向上し，また構文解析自体の精度も有意に向上することが確認できた．&lt;/p&gt;

DOI： 10.5715/jnlp.23.353

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

雑談型音声対話システムの一つにユーザの話を聞く傾聴システムがある。従来の傾聴システムは質問を行う、相槌を打つなどといった基本的な行為が実装されているが、人間の対話でみられるような相槌の形態や韻律を調整することは行われていない。一方、相槌生成のタイミング予測の研究はあるが多様な形態の相槌をうつような枠組みは検討されていない。そこで本研究では、傾聴対話システムの実現を目標として相槌の形態パターンと先行発話の構文的な区切り、節境界の強弱との関係の分析を行う。

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/APSIPA.2015.7415301

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ASRU.2015.7404867

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ASRU.2015.7404868

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.18653/v1/w15-3057

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/wmt/wmt2015.html#conf/wmt/SugiyamaMNYSTN15

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

本論文では，様々な方言の混合に対応する音声認識システムを構築する．まず，単一方言音声認識の言語モデルを，大規模共通語言語コーパスから擬似生成した方言言語コーパスで学習する．擬似生成には，共通語-方言対訳コーパスからWFST（重み付き有限状態トランスデューサ）によって学習されたルールを用いる．次に，構築された各方言言語モデルを混合し，発話ごとに最適な混合比を推定しながら認識を行う．これは，実際に話される方言が純粋な単一方言ではなく，人の移動やテレビ，ラジオなどの放送の影響を受けた様々な方言の混合であると考えられるからである．この推定には，音声認識用言語モデルにおける対数尤度の値を用いる．実験により，方言音声認識用言語モデルを用いて方言音声の認識精度が向上することを確認した．また，対数尤度と音声認識精度に強い相関があること，対数尤度を最大化する混合比を発話ごとに選択することで，固定混合比の場合と比較して音声認識精度が向上することを確認した．This paper designs and implements an automatic speech recognition (ASR) system that accepts a mixture of various kinds of dialects.The language model for a particular dialect is trained on a dialect language corpus simulated from a large common language corpus.The simulation is carried out with a weighted finite-state transducer (WFST)trained on a parallel corpus of a dialect and common language.The resulting system recognizes dialect utterances with a mixture of dialect language models by estimating the optimal dialect mixing proportion for each utterance.Since actually-spoken dialect is not a purely single dialectbut a mixture of various dialects,influenced by communication in daily lives and broadcasting such as television and radio,estimating optimal dialect mixing proportion, that is,what maximizes the value of log-likelihood forthe input utterance, is critical in ASR.Experiments showed that recognition accuracy improves by usingthe dialect language model,that log-likelihood and recognition accuracyare highly correlated, and that recognition accuracy improvesby choosing the dialect mixing proportion that maximizes log-likelihoodfor each utterance,compared to a fixed dialect mixing proportion.

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記述言語：英語   掲載種別：学位論文（博士）   出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence  

DOI： 10.14989/doctor.k18614

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担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語  

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：The Association for Computer Linguistics  

DOI： 10.3115/v1/w14-4418

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/inlg/inlg2014.html#conf/inlg/MoriMSYHFY14

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会