抄録
E-002
LOFを用いたドメイン外発話検出におけるデータ拡張の有効性の検証
山村 崇(九工大)・真鍋陽俊・中谷良平・内田佳孝(ワークスアプリケーションズ)
タスク指向型対話において,ドメイン外データを検出することは重要な課題である.本研究では,外れ値検出の代表的手法であるLocal Outlier Factor (LOF)によるドメイン内データのみを利用したドメイン外データ検出に取り組む.しかし,ドメイン内データが少ない場合にLOFではドメイン内データの局所密度が低くなるため,外れ値であるドメイン外データを検出することが困難である.そこで本研究では,局所密度を高める手法としてデータ拡張に着目し,その有効性を検証する.実験結果より,データ拡張によりドメイン外データの分類精度が向上することを確認した.