6P-02
限定された学習データ量での未知レストラン名の検出
○藤巻寛継（名大），駒谷和範（阪大），佐藤理史（名大）
データベース（DB）検索型音声対話システムでは，ユーザ発話に未知語，つまり意味ラベル（e.g. レストラン名）が付与できない単語列，が含まれる場合がある．未知語へのラベル付与を機械学習で行う場合，DB内のフィールドの定義に一般性がないため，DBごとに大量の学習データが必要となる．そこで我々は，学習データが十分に用意できない場合でも，発話内の単語列に対しレストラン名というラベルを付与する手法を提案する．まず，レストラン名の周辺に現れる特徴（品詞や固有表現等，10種類）を特徴量に導入する．次に，二つの異なる特徴セットを用いたラベル付与器の結果を統合する．実験では，大規模コーパスとユーザ発話の二つのデータに対し評価し，ラベル付与精度の向上を確認した．
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