「インタラクション，99」平成11年3月

マルチモーダル対話システムにおけるインタラクション機構
高橋和子 竹滞寿幸〒619−0288京都府相楽郡精華町光台2−2

ATR音声翻訳通信研究所第四研究室（P血one）＋81−774−95−1351（駅Ⅸ）＋81−774−95−1308（e−mai1）（ktaka，takezawa）＠itl・atr・CO・jp

マルチモーダル対話システムにおける対話管理について述べる。インテラクティブ性の高いマルチモーダル対話システムでは一度言った語句を省略した発話が頻繁に現れる。一方、省略されたものの補完をしなければシステムはデータベース検索が行なえない。本稿では、発話履歴の新しい格納／検索方式を使って、省略されたものを禰完する機構を提案しその形式化を行う。
この方式では、過去の対話によって言及された語句の中で，一現発話に関係するすべてのものを組み込んだデータとして現発話が示す対象を表す。このデータは発話ごとに内容が更新される。
これによって，インテラクティブ性の高い自然な対話を行うシステムが実現できる。

An Interaction Mechanism for hlultimodal Dialogue Systems

XazukoTAKAIIASⅡIandToshiyukiTAⅨEZAWAATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories
2−2，Hikaridai，Seika−Cho，Sourakn−gun，Kyoto，619−0288，JAPAN（Phone）＋81−774−95−1351（Fax）＋81−774−95−1308（e−mai1）（ktaka，takezawa）◎itl・atr・CO・jp

Wedescribethedialogueprocesslngformultimodaldialoguesystems・Wefindalotof
el邑psisinmultimodaldialoguesystemswithhighinteraction・ThesystemcannOtSearChitsdatabaseiftheenipsISisnotresoIved・Inthispaper）WePrOPOSethemechanismfor
ellipsisresohtionusingthemethodofhistorystoring／retiieving．Inthismethod，theobjectindicatedbythec11rrentutteranCeisrepresentedasthedatathatcomprlSeSallthe

necessarytermsrelatedtothecurrentutterance）Whi止＼aPPearedinthe11tteranCeSinthepast・Thedataisupdatedaccordingasadialogueproceeds・W占formalizethemethod
andshowthatitcanenhanCethefeasibilityofthedialoglleSyStemandalsorealizethe

SyStemWithmorenat11ralinteraction・

1 はじめにダルインタフエースを備えた対話システムは，より使いやすく親しみやすいものになるため，カー

ここ数年，GtTI に変わる次世代のインタフェースとして，音声，画像を使ったマルチナビを始めとする応用分野への期待も大きい．使い勝手のよいシステムを実現するためには，音声モーダルインタフェースが注目を集めているや画像の使い方，応答のタイミング等のエーザイ【Tak94］［ⅨMMⅣ94］［NDI98］［MT98】・マルチモー

ンタフエース部分はもちろん，対話システムの核−89−

部分である問題解決機構がいかに協調的な応答をするかにも大きく依存している．
これまでに実現されているマルチモーダル対話システムは，システムが質問を発しユーザがその間いに答える穴埋め方式や，道案内や振作説明のようにユーザの要求に対してシステムが長い説明をするようなシステム主導型が多かった．また，ユーザの問いに対してシステムがデータベースから答えを探し出して捷供するユーザ主導型のシス

テムでは，ひとつひとつの質疑応答が独立しており，ユーザは質問のたびに何度も自明なことを繰り返して言う必要があった．より自然な対話を実現するためには，発話を連続性を持つものとして捉え，文脈からユーザの意図を理解したり推測したりする機構が必要である．

ATR ではマルチモーダルインタフェースを持

図1：MMGSの表示例

つ観光案内システムMMGS（M山timodd／Ml山
timedia G11idanCe System）を開発した【TM98】

ユーザの発話でU2では「けいはんなプラザに」［MT98］．このシステムは，3次元グラフィックスが，U3では「喫茶店は」がそれぞれ省略されてで表示された地図画面上での指示や音声によって入力されたユーザの質問に対して，写真やグラいる．システムがデータベースを検索するためにフィックス上の動作および音声によってシステムしU3では，これらの省略を補わねばならない．一方，もが応答するユーザ主導型の質疑応答システムである（図1）．MMGSの対話では，一度言った語句

V3，：広いですか．

を省略した短い発話をユーザが行なう場合が多という質問がきたならば，省略されているのはく，インタラクションが頻繁に起こるという特徴を検索するためには，省略された語句の禰完や指「ラインは」である．「喫茶店」も「ライン」も名詞であり，ともに喫茶店という範噂でとらえられるため，文法や意味的な制約からはどちらが適示代名詞によって指示された対象を同定する照応切か判断できない．

が見られる．そのため，システムがデータベースの問題の解決が不可欠である．MMGS は，単純一般に，省略・照応が何をさすかを判定するたな省略・照応の解決機構を持っているが，その定義はかなりαdゐocなものになっていて拡張性に乏

めには，過去の発話履歴を列としてとらえ，それらを木構造やスタックとして記憶し，それを参照しい．本稿では，MMGS の問題解決部におけるして決定するという方法がとられている．そのた省略・照応の解決機構に焦点をあて，よりインタラクティプな対話を実現する仕組みを提案する．
MMGS の一つの場面である関西学研都市光台地区の図を見ながらの対話を考えてみよう．

め発話の継続性が高いと，履歴の探索に時間を要するという問題点がある．
本稿ではこれを解決するために，履歴を格納／検索する新しい方法を捷奏する．すなわち，これまでの対話によって言及された語句の中で，現発話に関係するすべてのものをQ話蓮／A話題という一つのデータの中に組み込み，発話ごとにそれを更新していくという方法である．このデータはUl：これはなんですか［画面上を○で囲む］．
Sl：「けいはんなプラザ」です．
U2：喫茶店はありますか．
S2：「ライン」があります［写真を見せる］．
U3：ATRにはありますか．

これまでの話題の遷移まで反映したものになっているので，履歴の探索時に木やスタックを辿る必要がなく，省略されたものや指示されるものが速S3：カフェテリアがあります［写真を見せる］．

【］内は画面上の捷作を示す．uはユーザの発く発見できる．

話，Sはシステムの発話をそれぞれ表す．

−90−

さentQnCe‥：＝CIsIcユs conj sQntQnCQ：：…（cla8さ，aCtion，Object）

CIs

Objec七：：＝（1ibQl，ftr＿1，．‥，ftr＿n）
Class：：＝yn−qい血icblrequQStI‥．
action．：：＝belexistlch弧geI・・．
label：：＝tranSferlrすStaurantl．‥
ftr：：＝（fn，fv）

fn：：＝gOal】loctIspQCI‥．

fv：：＝ATOHIftr

発話文が単文の場合，その意味表現は（cgαββ，αCまわ乃，0りed）の3項組になる．複文や重文の場合はこの構造が接続詞（co乃ゴ）で連結されたものになる．cJαββ は質問の種類を，αC抽乃 は

図2：MMGSのシステム構成

主動作の種類をそれぞれ表す．0りecf はその文
本稿は以下のように構成される．まず，2章でで言及されている対象物を表し，名前（JαゐeJ）およ

MMGSの概要を説明し，3章でQ話題を使ったび素性（Jか）の乃個の（犯＝0を含む）有限集合であり，その構造はcJαββ，αC青首0乃，Jαみegによって決省略補完について述べる．4章で他の手法との比まる．各素性は素性名（′乃）と素性億（′Ⅴ）から成較について論じ，最後に5章で結論を述べる．

る．

2 マルチモーダル対話システム

素性名は0むecfを表すのに必要な性質の種類を表す．たとえば，移動（かⅦ乃βJeγ）というgαあeJを

2．1 システム概要

持つ0あブecfに対しては起点（β仇γ）と終点（goαりと手段（mα乃乃）という素性名を持つ構造がつくら

図2にMMGS のシステム構成を示す．ユーザ
からの入力は音声および画面上の指示による入力を認識する認識部を通った後，意味解析部によって意味解析の行われた意味表現が生成される．問
題解決部ではこの意味表現をもとにQ話題を生成し，データベースの検索を行なう．その結果とQ話題からA話題を生成し，それを基に画面の更新情報や応答文を生成する．そして，それを音声合成して出力したり3次元グラフィックスや写真にれる．叩eC は修飾句を表す素性名である．素性億は対応する素性名がその発話でとる値であり，ArO〟は具体値がはいることを表す．
以下に例を示す．
例「近鉄奈良駅から奈良県新公会堂まで歩いていけますか」（yn−q，よって表示する．

exist，

データベースは階層型オブジェクト構造を持っており，建物，概念などはオブジェクトとして定義される．各オブジェクトは属性として意味情報と空間・形状情報を合わせて持つ．意味情報には観光スポットの場合は見学可能な時間帯や料金を（transfQr，ど，集合ビルの場合は中に含まれる施設などが含

この例では，yn−qがcgαββ，eXi8tがαCf盲0乃，（sour，kintotsu−nara−さtation）（goal，nara−pdblic−ball）（mam，Valking）））

まれる．空間・形状情報は地図上の位置，色，形（transfer．‥）．が叫ecf にそれぞれ相当す状，材質などである．

る．主語や目的語が省略された発話に対しては，素性名ができても素性値が決まらない（すなわち変2．2 意味表現数のままである）構造ができる．以後，億の決まっていない部分は ？，で始まる文字列で表す．

問題解決部が意味解析部から受け取る意味表現の定義を以下に示す．

−91−

3 インタラクション機構

ば，0みゴ中の？JvにApを代入したものをQ盲花Joとする．

MMGS は基本的に質疑応答システムであり，対話はユーザの質問とシステムの回答という隣接ペアの列と考えられる1．ユーザの質問に対してQ話題を，システムの回答に対してA話題をそれぞ（き）Apが（′陀′，J〆）（ただしJ花≠J乃′）を含めば，0り中の？Jγに∫〆を代入したものをQ盲陀Joとする．

れ対応づける．

（4）いずれでもない場合は，ユーザに聞き返す．

乱1Q話題の生成【2】ねあeJが変数の場合

簡単のため，各発話は単文1つで話者交代が生（1）0あJの素性がまったく判明していない場合じるものと仮定する．

音声認識が正しく行われるとすると，（a）Apから具体例壱朋ね乃Ceにボインタがはられ

cgαββ，αCfわ乃 が省略されることはないので，ている場合は（ボインタについては次節で説意味表現として（cgαββ，αCfわ花，0むecf）という構造明する），￠五指Jo＝盲乃βね乃Ceとする・が得られる．
（b）それ以外なら，Q亘花Jo＝Apとする・分的に省略されている可能性がある．0りecまの内容を0りとし，直前の隣接ペアに対応するA話題（2）0りの素性が少なくとも一つは判明している場合

をAp＝（gαあeg，（′犯1，′勘），…，（J乃た，′uた））とす（a）素性名，素性債ともに判明している場合

る．Apを使って0あブの省略補完を行い，現在のユーザの発話に対するQ話題Q毎か・を生成する方法を以下に述べる．

簡単のため，そのような素性がただ一つ存在
すると仮定し，それを（J乃，Jγ）とおく．

［Q話題の生成方法】（i）J乃＝れである壱（￡＝1，‥・，た）が存在す

初期状態で特定の地図が表示されていない時

る時

は，Q壱乃Joの初期値は￠（情報なし）である・

Ap中のJγ盲をJγで置き換えたものを0あブが変数を含まなければ，Q塩花′0＝0りとQ哀花Joとする．

する．
0あJが変数を含む時は以下の処理を行なう．

（ii）J乃＝′鞘である盲（哀＝1，…，鬼）が存在しない時【1】gαあegが変数でない場合

データベースに（gαあeg，（J花，か），（J勒，∫γ1タぅ．．．，（J乃た，′Ⅴた））というオブジェクトがあれば，それを Q豆乃Jo とする．なければ，データベースの中で属性∫陀 をもち，その億がJ即盲 または Apである

この時，0わの構造は決定しているが，その中で素性値が変数であるような素性が存在する．簡単のため，そのような素性がただ一つ存在すると仮定し，それを（′乃，？Jγ）とおく・

ようなオブジェクトをすべての盲（盲 ＝（1）Apが素性（J乃，Jγ）を含めば，0り中の？Jγにかを代入したものをQ古雅Joとする．

1，…，た）について検索し，処理（＊）を行なう．

（2）含まなければ，データベースからgαあegをもつオブジェクトを取り出し【，属性了ゐに対応する属性億をJγ′ とする．Jγ′＝Apなら（b）素性名のみ判明してし｝て素性値が変数の場合

簡単のため，そのような素性がただ一つ存在すると仮定し，それを（J乃，？′γ）とおく・

1回答を特定できない場合は，不明箇所を明らかにするための質問をシステムが行なう可能性がある．この場合はユー（i）∫乃＝′乃盲である壱（盲＝1，…，た）が存在す

ザの最初の質問からそれに対するシステムの回答までを一つる時のユニットと考える．また，回答は発話だけでなく，対象物

データベースの申で属性′乃をもち，値の画面上の点滅を伴う場合もあれば，画面切り替えになる場が′γ壱であるようなオブジェクトを検索合もある．

し，処理（＊）を行なう．

ー92−

する素性を追加したものをA主犯Joとする．存（ii）∫乃＝∫乃壱である盲（盲＝1，…，た）が存在在しない場合は，A拘ゎ＝Q哀和才oとする．

しない時

データベースの申で属性J陀をもち，そ（2）yn−queStionによるオブジェクトの存在の質の値がJγ盲またはApであるようなオブ問

ジェクトをすべての盲（盲＝1，…，た）につ

例「（奈良公園の中に）レストランはあります

いて検索し，処理（＊）を行なう．

か」存在する場合は，システムはQ壱花Joに対する具体例を返すので，Q盲乃Joからその具体例へのボインタをはったものをA盲乃Joとする．存在しない場合は，A哀花Jo＝Q哀几Joと処理（＊）

対応するオブジェクトが唯一見つかれば，その名前をgあg とする．複数見つかれば，それらの名前を列挙してユーザにどれをさすのか聞き返し，する．

その答を gみg とおく．その結果， Q盲花′0 ＝（8）yn−queStionによるオブジェクトやその属性（路g，（J乃，Jγ壱））とする・の同定

以上では省略について述べたが，照応に関して

例「これはATRですか」も同様に扱える．
このようにして生成されたQ哀花Joは，これまで答がyeβなら，A哀花Jo＝Q哀几′0．陀0の場の対話によって言及された対象の中で，現発話に合は，Q壱陀Joの中で訂正部分に対応する素関係するものを必要十分に含む．Q五犯′0の生成の性億を変更し，それをA壱凡才oとする二際，唯一履歴として参照にするのがApだが，こ（4）繰作要求の参照では語句の長さや構造にかかわらず一度の例「奈良周辺の地図に切り替えて下さい」

アクセスによって禰完すべき語句を見つけること

A盲犯Jo＝Q壱循Jo．

ができる．また，これまでの発話履歴を列として持たず，すべてを組み込んだ最新情報という形で（5）システムの同定質問に対する回答一つ持っているだけなので，探索も速い．
例（「見学時間を教えて下さい」「大仏のですか興福寺のですか」に続く発話として）「大乱2 A話題の生成

仏のです」

ユーザの質問に対応したQ話題（Q盲犯′0）が生照応・省略の解決過程の一部としてとらえる

成されると，システムはこれをもとにデータベースを検索する．その結果，Q話題に追加，訂正なことができる．

（6）繰り返しめ要求，礼どの修正を加えたA話題（A盲陀′0）を生成し，これを適当な形に加工してユーザヘの回答とする．

例「どうもありがとう」

ユーザの発話を6種類に分け，それぞれの場合

Q壱几Jo，A盲几Joには影響をおよぼさない．

についてQ壱乃JoからA盲陀∫0を生成する方法を以下に述べる．

3．3 音声認識誤りへの応用
音声認識がうまく行われなかった場合でも意味［A話題や生成方法】

表現として，Cgαββ，αC油化 さえ認識できていれ（1）wムー叩eStionによるオブジェクトの属性値のば，3．1節，3．2節で述べた方法によって，不明な質問部分の補完が可能である．

例「（奈良駅から新公会堂までバスで）どのく更に，MMGSではcJαββまたはαCま盲0柁が決定らいかかりますか」

できない時は，聞き取れた断片だけを取り上げてシステムはQ五乃′0に対応するオブジェクトユーザに問い合わせるという手法をとっている．

をデータベースから探す．存在する感合は，たとえば，画面上の指示入力によって特定の建物が指示されたことがわかれば，「それは奈良県新その属性億が返されるので，Q哀花∫0 に対応−93−

公会堂ですが，どんな用件でしょうか」などと聞Rep＝き返す。

（yn−q，Wide，

乱4 動作例？OBJECT）

3．1節で示したQ話題の生成方法のいくつかの直前の発話で「けいはんなプラザの喫茶店」が場合について応用例を示す．

言及されているものとする．

現在のユーザの発話に対する意味表現を風叩，Q話題をQ豆乃Jq革前の隣接ペアに対応するA話

Ap＝（cof軍二ee−Sbop，

題をApで表す．

（loct，koibama−plaza））

出
また，ここからrb台地ぺボインタがはられている「時間はどのくらいかかりますか」

も

Rep＝

？OjヲJ且Crの構造には制約がないので，Apそのものを代入してよいが，Apからポインタがは（bow−long，need，られているので，その先の．γゐe盲花を代入し，（timQ，（8PeC，？SPEC））

qinfo…】丑帽in

直前の発話で「奈良から京都まで電車で行く」を得る．という言及がなされてものとする．
【2】（2）（a）（i）の例

Ap＝「ATRにはありますか」（transfQr，

RQp＝（βOur，nara），（yn−q，（goal，kyoto），

QXist，（mam，train））（？LABEL，（loct，ATR），7FEATURE））

Apに修飾語を表す叩eCという素性名は存在しないので，Apを侯禰として？gア且C に代入する．データベースを検索すると，対応するオブ直前の発話で「けいはんなプラザの喫茶店」が言及されているものとする．
Ap＝ジェクトが存在するので，これをQ五乃Joとして確（coffoQ−8bop，定する．その結果，この質問は「奈良から京都ま（loct，kQibama−plaza））

で電車で行く時間はどのくらいかかりますか」と解釈される．

また，ここからrheinヘポインタがはられているものとする．

qinfo＝

Apにはgocfという素性名があるので，この素（time，性億を置き換えて，（spQC，（transfQr，

qinfo＝（coffQQ−Sbop，（loc七，Am））（sour，nara），（goal，kyoto），

を得る．

（mann，train））））【秋蝉）の例「ここから京都までどのくらいかかりますか」

Rep＝［2】（1）（a）の例「広いですか」（bow−long，need，−94−4 他の手法との比較（？LABEL，（sour，HERE），

一般に省略・照応の解決は非常に難しい問題で（goal，kyoto），

あり；これを完全に実現したシステムは今のとこ？FEATURE））

ろない．

照応解決の代表的な理論ベースとしては，Cen−tering理論に基づくもの［WIC94］［GJW95］や談話表示理論［Ⅹam81］【Ⅱei82］などがある．

ただし，？ダ且Ar打点且は素性の有限列である．
直前の発話で「奈良公園の土産物屋」が言及されているものとする．

Centering理論は，ランク付けされた談話内容Ap＝（discourceentity）の集合を発話ごとに格納し，各（souvenior−Sbop，集合でもっとも重要なものが指示代名詞によって（loct，nara−park））

指示されるとする考え方である．この手法ではランク付の妥当性が問題となる．

Ap には β0髄γ，gOαg という素性名がないの中心となる話題を木構造として格納し，それをで，データベースでβ0視γ，gOαg という属性を持つオブジェクトをさがす．すると，唯一交通手段参照することによって省略や照応の解決をはかる（摘花βJeγ）というオブジェクトが発見される．

方法も提案されている．しかし，この方法では表？上A月且エにまγα乃βJeγが代入されると，以下の層表現から話題を決定する方法の有効性が問題に構造が決まり，なる他，どこまで話題を遡るかを考えなければならないという問題が生じる．

（transfer，

本稿で提案した手法では，直前の隣接ペアのA（sour，HERE），

話題にこれまでの履歴も含めた情報が格納されて（goal，kyoto），

いるため，直前のA話題のみを参照すればよく，（mam，？班AⅣⅣ））話題の切り替え等を気にしなくてよい．もし，ひとつの話題に対する発話列が長く続けば，Q話題となる．次に，指示代名詞∬且点且の指示対象を／A話題の素性が増加していくが，一般にマルチモーダル対話システムを使った対話では，ある程決定する．Apにはβ仇r素性を持つものはないのでAp自体を代入する．すると，度話題が継続すれば他の話題に移るものが多く，Q話蓮やA話題は一定の大きさを越えることはほ（80uVQnior−Sbop，（loc七，nara−park））

とんどないと思われる．

談話表示理論は発話ごとに指示されるものを変が得られるが，これに対応するオブジェクトは数で表し，発話間の変数の束縛という形で照応解データベースにないので，次候補として決しようというものである．この理論に基づく形式的体系は対話の解析には有効だが，実際のシスnara−park

テムに組み込んでそれを実時間応答をさせるにはをとってデータベースを検索する．すると，「奈かなり無理がある．Q話題／A話題はこれまでの良（公園）から京都までの電車による移動」という話題の遷移まで反映したものになっているので，オブジェクトが得られる．この場合は交通手段も履歴の探索時に木やスタックを辿る必要がなく，同時に決定される．

省略されたものや指示されるものが速く発見できqinfo＝る．

（transfer，

省略に関してはこれまでも自然言語インタフェー（sour，nara−park）

スを持つ多くの対話システムが取り込んでいる［GAMP87］［DSP91］．これらの多くは文法的制約と意味的制約に基づいて省略された語句を決定し，それでも候補が絞れない場合には語句ごとに（goal，kyoto）（mam，train））
この例では，前半部の構造を決める部分が3．1節意味の近さを定義して文中の他の語との共起関係の［2】（2）（a）（ii）に，後半部の指示代名詞の指示対から決定するという方法をとっている．しかし，象の決定部分が［1］（3）の場合にそれぞれ対応する．

−95−

本稿の冒頭の例のように，省略さ経ても、る−もの

参考文献

が「喫茶店上キイけいはんをプラザの中の喫茶店【DSP91】M・Dalrymple，S・ShieberaⅡdF・Pereira・（ライン）」かを判定しようとすると・語句の意味

EllipsisandⅡigher−OrderU垣fication，Lin−
guisticsandPhilosophyVol・14，No・4，1991・の近さをかなり細かく定義せざるをえない・その結果，データベースの語嚢を増やす際に非常に煩【GAMP87］B・雑な改変作業が必要にな尋．，＿本論文で提案した手法では，語句年率さは定義する必要がないこので，▼、

DesignoF取弧SpOftめIeNahralLuguage
hte血cses，Artificialhteni蛮enCe，VOl・32，no・2，pp・173−244）1987・【GJW95］B・J・GroszandA・翠・Jo牢ianヰ＄・＿Ⅵ毎in−

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1ngtheLocalC6h6rence6fDigeo益se，Com−

マルチ吏⊥ダル対話シス≠華の対話ではインタ

ラクションが頻筆に生じ，

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225，1995・＿＿▲＿ 旬の中で，琴筆舌た関係ずるすべてのものを組み ′きノ鰐ei82】Ⅰ．旦eim・TheSemantic早OfDefiniteanす
hdefiniteNo叩Phrases U・Massachuseiis）

込んだデータQ話蓮／A話題として現発話め示

1982．

す対象を表し，与れを使って省略されたものを補【Kam81］H．Kamp・ATheoryofTruthandSeman−ticRepresentation，InJ・A・G・Groenendijk，完する横構を提案しそみ形式化を行った・これた

よって，インテラクティブ性の高い自然な対話を行なうシステムが実現できる．この手法の特徴として以下のものがあげられる．

T．M．Ⅴ．J弧SSen and M．B．J．Stokbof（eds．）ダ￠mαJ肋塊吟ぬ軸毎如如抑

9uagePP・277−322，1

treTract135，Amst．ドメインに依存せず，一般のマルチモーダル

匹MMⅣ叫神尾広幸，松浦

対話システムl；適応可能である

マルチモーダル対話システムMultiksDial電●実時間応答が可飴である子情報通膚学会論文蒔，√VOl・J77−D−ⅠⅠ，nO・8，■■ ．デュ夕べースの語嚢を増加させる勲カざ比較的

pp・1429−1437IAu卵St）1994・【MT98】森元蓮，竹澤寿幸・マルチモーダル入力・

簡単である

マルチメディア出力の案内システム：MMGS

Inインタラクション，絶ゃp．177−18P，情報処をお，本システムは光台地区，秦良地区の場面

理学会，1998・転封応しているが，両者の諸費数や画像デュタ量 】l−［ⅣDI98】中川壷−，軸￣明琴，伊藤敏彦・マルチぼつモーダル観光秦内対話シス享ム大工知能学会

若や処理速度の差はほとんどな

誌，Vd．13，nO．2，pp．241−251

ドメイシに通翔した場合たデータにそ意√用を性．なえ・る属
い な のて異心りぎ い れたほ大きな差娃ない．そのをめご問題解決部にか必要があり，データベー匹舶軋牒嘩洋一・鼻声自申対話システムTOSBもRG
II一ユーザ中心のマルチ竜一ダルインダフエー

ス探索七時周が恕カゝる可能性がある∴￣しかし，￣

スの美東に向げて二恵子情報通信学会論文誌，「ィシタラクティブ性」という観点垂瑚ま≠こタ＿VOl．J77≒D−II，nO．8，やP．1祖7−1428卜Angust，ー■ 一 量よカもむエち発話の継続性と処理速度の関係を1994．

考慮すべきやありごこれ籠，今後の実験に一よって

rrM98］T．Take卯aandT・Morimoto・AMultimodaL

轡しいく

Input MultimediむOutputGuidanCeSys−
tem：MMGS．h岬hIniemlaiionalCo7＊7t

予〒誓麹亀

e犯CeO兜郎￠たe花山ねg髄叩ej）mce由如，VOl・2，

謝辞

pp・285−288，1998・

MMGSの実装に関しては田中吾郎氏，塩崎耗

ⅣIC94］M・Waker，M・Iida弧dS・Cote・JapaneSedisc。ufSeandtheProcessofCentering，Com−氏∴鳥蕩武雄氏に御協力いただきました・ここにputationalLinguistics）VOl・20，nO・2，pP・193一
231，1994・

記して感謝しますこそ卑穆雀艶

切払錘曇

二二
炉ノ封一気一昔鴎

−二二轄吋一t