| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2015-09-18 |
| タイトル |
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タイトル |
Twitterからユーザの応答を学習する対話システム |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A Dialogue System that Learns from Twitter |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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広島市立大学 |
| 著者所属 |
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広島市立大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hiroshima City University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Hiroshima City University |
| 著者名 |
稲葉, 通将
高橋, 健一
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| 著者名(英) |
Michimasa, Inaba
Kenichi, Takahashi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
人間同士の対話において，聞き手の反応や相手への働きかけは，話し手が話を進めていくために必要な要素である．そこで本研究では，ユーザの発話に対し，聞き手として適切な応答を行うことで対話を活性化させる対話システムを設計する．対話システムの応答は多クラスSupport Vector Machine(SVM) を用いて応答クラスを決定することで行う．そのための学習データとして，Twitter におけるtweet・replyペアを用いる手法を提案する．本研究で提案する応答手法は，Twitter 上に公開している対話システムに実装されている．本論文ではこの対話システムの機能についても併せて述べる． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Listener's response is essential for a speaker to perform smooth conversation. In this paper, we propose a non-task-oriented dialogue system that can activate dialogue by suitable responses as a listener. The system's responses are determined by the multi-class Support Vector Machine (SVM). We also propose a learning data acquisition method for the SVM using Twitter. The proposed method is implemented in our dialogue system KELDIC on Twitter. We explain about the architecture of this system. |
| 書誌情報 |
エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2015論文集
巻 2015,
p. 241-244,
発行日 2015-09-18
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-EC2015049.pdf (469.1 kB)
