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潜在的意味解析を用いた車内発話の話題推定に基づく目的地提案
○矢澤大心,西崎博光,関口芳廣(山梨大),北岡教英(名大)
近年,音声認識ができるカーナビが普及しているが,音声認識率やユーザビリティが課題となっている.
我々は,知的カーナビの開発の中で,車内音声(人間同士の会話やカーナビへの発話等)の音声認識率改善と,車内音声から人間が欲している情報を分析し,適した目的地を提案する手法の開発を目指している.
本稿では,後者,すなわち目的地の提案に焦点を当てる.
提案手法では,まず,ユーザからの検索要求となるランドマークの紹介記事をLSAにより話題分類しておく.
そして,ユーザの発話と分類した話題との類似度を求めることで,話題に基づく目的地提示を行う.
主観的評価実験を行った結果,提案手法で提示した目的地の69%がユーザの感性と合致することを確認できた.