一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
KBSE2022-45(2023-01)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

音声対話エージェントを活用したサービス個人適応に向けたユーザニーズ抽出手法の検討
中田 匠哉†

陳思楠†

佐伯 幸郎††

中村 匡秀†,†††† 神戸大学 〒 657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1††† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒 103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1†† 高知工科大学 〒 782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †tnakata@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらまし

機械学習や自然言語処理の発展によって，サービス個人適応の研究が盛んである．深層学習や対話に基づく先行研究が多く存在するが，機械学習の説明可能性などの欠点の克服とビッグデータ活用という強みの両立は困難である．本研究では，ユーザ可読性・対話による抽出の容易さ・機械学習への発展性の 3 つを兼ね備えたユーザニーズモデルを提案し，さらに提案ニーズの音声対話を用いた抽出手法を設計・構築する．具体的には，ニーズモデルに6W1H 形式を採用することによって，シンプルで強力な対話フローを実現し，既存サービスとニーズの比較を同時に可能とする．システムのメインモジュールは音声対話エージェント，対話システム，自然言語処理によるニーズ抽出

API の 3 つである．本研究では，各モジュールを設計・実装・組み合わせることによって，ニーズ抽出システムを実現する．さらに実現したシステムを動作させることによってニーズモデルおよびシステムにおける簡易的な評価を実施する．本研究によって，ユーザ・システムの双方に可読性の高いニーズの抽出が可能となり，ユーザに受け入れられやすくかつ効果的なサービス個人適応の実現に貢献する．
キーワード

個人適応，ニーズ，音声対話，自然言語処理，エージェント

Using Speech Dialogue Agent to Extract User Needs
for Service Personalization
Takuya NAKATA† , Sinan CHEN† , Sachio SAIKI†† , and Masahide NAKAMURA†,†††† Kobe University, Rokkodai-cho 1–1, Nada-ku, Kobe, Hyogo, 657–8501 Japan††† Riken AIP, 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo, 103–0027 Japan†† Kochi University of Technology, 185 Tosayamadacho Miyanokuchi, Kami, Kochi, 782–8502 Japan
E-mail: †tnakata@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract In recent years, there has been a lot of research on service personalization. Although there are many prior studies
based on deep learning and dialogue, it is diﬃcult to overcome the shortcomings of machine learning and the strengths of
big data utilization. In this study, we propose a user needs model that combines user readability, ease of extraction throughdialogue, and expandability to machine learning, and design and build a method for extracting the proposed needs using spoken
dialogue. This research will contribute to the realization of eﬀective personalized service personalization that is both acceptable
to users and eﬀective.
Key words Personalization, Needs, Voice dialogue, Natural language processing, Agent- 13 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE

ムの機能性，インタフェース，情報アクセス，コンテンツ，独

1. は じ め に自性を変更するプロセス」を意味する [3]．個人適応の古典的な

近年，機械学習 [1] や自然言語処理技術 [2] の発展によって，アプローチとしては，ユーザ自身によるサービス設定の変更とサービスの個人適応 [3] に関する研究が盛んに行われている．

反映，機械学習による個人の嗜好の推定と推薦 [7]，会話型エーサービス個人適応は，サービスの機能等を個人に合わせてカスジェントによる自然言語処理に基づく適応などがある．

タマイズすることで，消費者のサービス利用意欲を向上させる

2. 2 機械学習による個人適応ものである．個人適応の研究は大きく 2 つに分類できる．機械

機械学習分野において，特に近年は深層学習を用いた個人適学習による推薦は，ユーザのサービス利用履歴に基づいて学習応の研究が盛んにおこなわれている [7]．主な手法は協調フィルを行い，推薦優先度の高いサービスを提示するものである．一

タリングを用いた推薦（レコメンデーション）である [8]．サー方，対話による個人適応は，エージェントを介してユーザとシビス加入や商品の購入といったユーザのサービス利用履歴をもステムで対話を行い，対話履歴をもとに明示的または暗黙的にとに，深層学習によって適切なサービスをユーザに推薦する．

提供するサービスを個人に合わせてカスタマイズするものであ

協調フィルタリングは，特にオンラインショッピングサイトでる．最新の研究では，機械学習と対話を組み合わせた会話型推活躍している技術である．

薦システムについての研究も多く行われている [4]．

機械学習による個人適応にはいくつかの問題点が存在する．

従来の個人適応研究の課題としては，機械学習における説明学習のためにサービス利用データが参照されるため，プライバ可能性や公平性といった弱点とビッグデータの活用という利点シー・セキュリティへの懸念を抱く消費者が存在し，サービスをうまく両立できていないことが挙げられる [5]．そのため，本利用意欲の低下に繋がっている．また，機械学習は完全に利用研究では，ユーザによる可読性と機械学習への適正を兼ね備え者の意図を汲み取ることが難しく，推薦の誤りによって購買行たニーズモデルを提案・設計し，提案するニーズモデルを抽出動を減少させるリスクが存在する．そのほかにも，どのようなする対話システムを実現することを目的として設定した．研究経緯で推薦が行われたかの説明可能性や，学習データに用いたのキーアイデアは，音声対話エージェントを通じて 6W1H 形式

ユーザ層の偏りによる学習結果の公平性への危機感などが注目（how，what，whan，where，who，whom，why）のニーズを抽されている．

出・蓄積することである．6W1H 形式は，多くのユーザにとっこれらの問題の影響を受けて，近年では因果推論の研究や，て理解しやすい形式であるだけでなく，穴埋め形式のシンプル会話型推薦システム（Conversational Recommender System,なニーズ抽出対話フローの実現を可能とする．さらに，コンテCRS）と呼ばれる対話と機械学習を組み合わせた手法が注目さキストアウェアサービスの表現形式としても応用でき，ニーズ・れている [4], [9]．

サービスの比較に基づくサービス推薦への発展が可能である．

2. 3 対話による個人適応

本研究のアプローチは次のとおりである．

ユーザとシステムの自然言語対話に基づいた個人適応に関す（A1） ニーズモデルの設計る研究も多く行われている．推薦の手法としては，会話型検索（A2） ニーズ抽出対話システムの設計

システム (Conversational Search System) が存在する [10]．会（A3） 対話フローの設計

話型検索システムは，始めの会話でターゲットを初期化し，続（A4） ニーズ抽出 API の設計

く複数回の質問・返答・検索を通じて目的のサービスを推測し，（A5） 対話システムの実装と評価

最後に結果をユーザに提示して満足するかのフィードバックを初めに 6W1H ニーズモデルの設計を行い，次にニーズを抽得るものである．そのほかの個人適応としては，ユーザと会話出するための対話システムの設計を行う．システムの主要モを行うエージェントそのものを個人適応する研究がある [11]．

ジュールは，音声対話エージェント，対話型抽出システム，ニー明示的な質問や会話中の暗黙的な適応を通じて，エージェントズ抽出 API の 3 つである．（A3）では，ユーザと音声対話エーが発話するメッセージや推薦機能などの処理全般をパーソナラジェント間の対話フローの設計を行う．（A4）では，ニーズ抽イズする．エージェントの適応は，特にヘルスケアアプリケー

出 API において自然言語処理によってニーズ文をどのようにションの分野で研究が進んでいる．

6W1H ニーズモデルに変換するかを説明する．具体的には，形我々の研究室でも個人適応やエージェントに関する研究が盛

態素解析器と構文解析器による各 6W1H 要素の抽出方法についんに行われており，対話型個人適応への応用が期待できる．例て述べる．最後に，実際に対話システムを実現・動作させるこえば，スマートシステムの個人適応フレームワークの研究 [12]とによって，ニーズモデル・システムの簡単な評価を行う．

や，高齢者の対話をサポートするエージェントの研究 [13] が2. 準ある．

備

会話型推薦システム（CRS）は，機械学習による個人適応と対2. 1 個 人 適 応話による個人適応を組み合わせたものである．従来の機械学習

個人適応（パーソナライゼーション）は，広義には「特定のと対話の連携研究では，ユーザの過去の行動から嗜好を推定し，人のニーズに合わせて何かを作る行為」である [6]．デジタル技

優先度の高いサービス提案を一方的に投げかけるワンショット術における個人適応は長く研究されている分野であり，「個人ま対話が多かった．一方，近年の CRS 研究においては，ユーザとたは個人の集団に対する個別の関連性を高めるために，システシステム間で豊富なインタラクションを行うことで，ユーザが- 14 -—2—

質問やフィードバックを与えることを可能にした高度な推薦システムを扱うことが多い．

2. 4 従来研究の問題と課題
個人適応に関する従来研究の問題をまとめる．まず，機械学習の問題点としては，ユーザのニーズをうまく読み取れない場合があること，公平性に欠けること，説明可能性が低いことが挙げられる．対話型個人適応の問題点は，機械学習を使わない場合に推薦の精度が落ちることである．CRS は，既存サービスと対話内容を機械学習によって直接結びつけることによって推薦を行うものであり，機械学習と同じ問題点がある．
これらの問題点を踏まえて，解決すべき課題として次を設定する．すなわち，適切なニーズモデルとその抽出方法および個人適応への活用方法の構築である．適切なニーズモデルとは，対話を通じた双方向的な抽出が可能であり，機械学習を用いた

図 1 ニーズ抽出対話システムのアーキテクチャ推薦への発展性があり，なおかつユーザが理解しやすいニーズモデルを指す．また，新たなニーズモデルをどのように対話を•where ：リビング通じて抽出するかも課題である．さらに，抽出したニーズを活•

who ：なし

用した機械学習による個人適応の手法の構築も必要となる．

•whom ：おじいちゃん•

why ：天気予報が雨だったら

3. 提 案 手 法

ユーザのニーズは時間や条件によって変化するものであり，

3. 1 目的とキーアイデア

また誤っている場合もある．そのため，あるユーザの特定の本研究の目的は，ユーザのサービスに関する要望をシステムサービスに対するニーズは複数存在してよいものとする．との対話を通じて取得し，サービス個人適応に効果的でかつ6W1H ニーズモデルの妥当性としては，5W1H を拡張したユーザが理解可能なニーズモデルとして蓄積する手法を構築す

6W1H という考え方多くの人にとって親しみやすく理解が容ることである．キーアイデアは，音声対話を通じた 6W1H 形式易な概念であることが挙げられる．また，各要素の穴埋め形式のニーズ抽出・蓄積である．

でエージェントが質疑応答を繰り返すことで，シンプルな対本研究では，次の 5 つのアプローチにそって研究を進める．

話フローでニーズの抽出が可能となる．さらに，6W1H 要素は（A1） ニーズモデルの設計

モノ・コトのコンテキストを表現可能である．コンテキストア（A2） ニーズ抽出対話システムの設計

ウェアサービスの実行トリガー・実行条件も同じ形式で表現で（A3） 対話フローの設計

き，サービスを表現する形式として適切であると言える [14]．

（A4） ニーズ抽出 API の設計

また，このことはニーズとサービスの比較・分析への発展性に（A5） 対話システムの実装と評価も繋がる．

3. 2 （A1）ニーズモデルの設計

3. 3 （A2）ニーズ抽出対話システムの設計あるユーザの特定のサービスに対する一つのニーズを，6W1H

図 1 にニーズ抽出対話システムのアーキテクチャを示す．

要素で定義する．6W1H 要素は，what，when，where，who，アーキテクチャの主なアクターとモジュールは次の 5 つでwhom，why，how であり，それぞれ次の意味を持つ．

ある．

•

how ：どのように実行するか（=実行するサービス）•

ユーザ ：特定サービスに対するニーズを持つ•

what ：サービスで具体的に何をするか•

エージェント ：ユーザと音声対話する•

when ：いつ実行するか•対話型抽出システム ：システムの中核•

where ：どこで実行するか•

ニーズ抽出 API ：ニーズを 6W1H 要素に変換する•

who ：誰が主体で実行するか•

ニーズ DB ：ニーズを 6W1H 要素として蓄積するデータ•

whom ：誰に対して実行するか

ベース•

why ：なぜ実行するか

アーキテクチャは次の 5 つの工程で動作する．

例えば，「スマートスピーカーに毎朝 6:30 に天気予報が雨（ 1 ） ニーズの聞き取りだったらリビングでおじいちゃんに聞こえるように大きな音で（ 2 ） ニーズの抽出お知らせしてほしい」というニーズを 6W1H 要素で表現すると（ 3 ） ニーズの蓄積・更新

次のようになる．

（ 4 ） 応答文の生成•

how ：スマートスピーカー（ 5 ） 応答文の発話•

what ：聞こえるように大きな音でお知らせしてほしい

まず，ニーズの聞き取りの工程では，ユーザがエージェント•

when ：毎朝 6:30

- 15 -—3—に対してニーズ文を発話し，発話した内容をエージェントが音声認識 API を介してテキストに変換する．発話した内容は対話型抽出システムに送られる．次に，ニーズの抽出の工程では，対話型抽出システムがニーズ抽出 API にニーズ文を送信し，API 内部で自然言語処理によってニーズ文から 6W1H 要素を抽出する．抽出された 6W1H 要素は対話型抽出システムに返される．続いて，ニーズの蓄積・更新の工程では，6W1H 要素がニーズ DB へと蓄積される．一連のニーズ抽出の中で既に6W1H 要素が蓄積されている場合，新旧のニーズをマージして新たなニーズとして更新する．そして，応答文の生成の工程では，対話型抽出システムが抽出中のニーズを参照して適切な応答文を生成する．応答文の具体的な内容は後述する．生成され図 2 ニーズ抽出対話の画面た応答文はエージェントに渡される．最後に，エージェントが応答文を発話する．応答文に対してユーザは新たなリアクショには，日本語の形態素解析器 JUMAN++ [15] および構文解析器ンをエージェントに受け渡すことができ，システムは初めの工KNP [16] を活用した．

程から再び動作する．

各要素の抽出方法を以下に示す．

3. 4 （A3）対話フローの設計•how ：サービス名との完全文字列一致を確認．

ユーザ・エージェントの対話は以下の流れで進行する．

•when ：時間に関係する文節を抽出し，係受け関係で結合．

Step 1. （ユーザの発話） エージェントにニーズを伝える．こ•where ：場所に関係する形態素を含む文節を抽出し，係の時，特定のサービスへの言及がない場合は，ニーズに無関係受け関係で結合．

な発話であるとみなして対話が終了する．

•

Step 2. （エージェントの発話） ユーザに不足した 6W1H 要

受け結合で結合．

素を尋ねる．全ての 6W1H 要素が既に充足されている場合はス
キップして Step 4. に進む．

whom ：人物に関係する形態素を含む文節を抽出し，係•

what ：述語に係る文節のうち他の 6W1H 要素に含まれない文節を結合

Step 3. （ユーザの発話） エージェントに不足した 6W1H 要

例えば，「メイちゃん」というバーチャルエージェントサービ素を伝えて Step 2. に戻る．または，これ以上ニーズを表現すスが登録されている場合，「毎朝メイちゃんで実家のお父さんるうえで必要な要素がないことをエージェントに伝えて Step 4.の体調を聞いてください」という文からニーズを抽出すると以に進む．

下の要素が出力される．

Step 4. （エージェントの発話） ユーザに抽出したニーズを示•

how ：メイちゃん

し，正しいニーズが抽出できているかどうか尋ねる．

•when ：毎朝Step 5. （ユーザの発話） エージェントに提示されたニーズが•where ：実家正しいかどうか答えて対話を終了する．ニーズが誤っていた場•

whom ：お父さん

合，ユーザは再度 Step 1. に戻って要望を一から伝えることがで•

what ：体調を聞いてください

きる．

3. 6 （A5）対話システムの実装と評価

対話の各ステップでは，内部的に（A2）ニーズ抽出対話シス

今回構築した対話システムの実装について簡単に述べる．

テムの設計で示したニーズ抽出処理が行われる．応答文は上記

エージェントの実現には，我々の研究室の既存研究である音の対話フローに添って変化し，ユーザに不足した 6W1H 要素を声対話エージェント（MMDAgent [17]: メイちゃん）を活用し尋ねる「時間，場所について追加の条件はありませんか」といた [13]．処理は JavaScript で記述され，ブラウザ上で動作する．

う文や，抽出したニーズを確認する「○○といったことをお望

ユーザの音声入力をうけ，音声認識 API を用いてテキストに変みですか?」といった文が生成・発話される．

換する．また，音声対話エージェントはユーザ管理サービスと提案する対話フローでは，6W1H 要素の穴埋めという形式で紐づいており，対話しているユーザを同定することができる．

ニーズを抽出することによって，抽出したニーズに不足してい対話型抽出システムは，Kotlin 言語で作られたバックエンドシスる要素がわかりやすくなっている．これにより，ユーザに対しテムで，Tomcat Web サーバー上で動作する．抽出したニーズはて要素の不足という観点からユーザ自身の持つニーズの再考をMySQL データベースに保存する．ニーズ抽出 API は，Python促すことで，見落とされていた要素を顕在化させるとともに，上で JUMAN++と KNP を用いて自然言語処理を行う．

より適切なニーズの抽出が期待できる．

図 2 にニーズ抽出対話の画面を示す．対話の繰り返しによっ3. 5 （A4）ニーズ抽出 API の設計てニーズを 6W1H 形式で抽出し，ユーザが分かりやすい形式でニーズ抽出 API では，自然言語処理を用いてニーズ文から抽出したニーズを提示することができた．

6W1H 要素を抽出する．今回は，who と why を除いた 5 要素

図 2 はニーズ抽出がうまくいった結果であったが，ニーズ抽を抽出する簡易版のニーズ抽出器を実装した．自然言語処理- 16 -—4—

に，音声認識したテキストの正確性を向上させる必要がある．
認識 API 自体を見直すか，または認識後の文章を修正する必要がある．
今後の課題は大きく 2 点である．1 点目は，提案システムによってニーズが正しく検出できているかの確認を行う必要がある．2 点目は，サービスの 6W1H 表現を行い，今回抽出したニーズとの比較に基づく推薦システムを構築することである．

5. ま と め
本研究では，ユーザにとって理解しやすく機械学習への拡張
図 3 音声認識に失敗した対話性も兼ね備えた 6W1H ニーズモデルを設計した．さらに，抽出システム，ニーズ抽出対話フロー，自然言語処理 API の設計を行い，実際にシステムを構築して簡単な評価を行った．その結果，提案モデル及び提案システムは可読性の高いニーズの抽出に有効であることが分かった．特に，6W1H 要素の穴埋め形式による対話フローは設計のシンプルさとユーザニーズの深堀という利点を兼ね備えていることが分かった．
対話システムの課題としては，簡易化のために抽出を断念した who，why 要素の抽出と，音声認識精度を含めた抽出精度の向上が挙げられる．しかしながら，本研究によってニーズの抽出が十分に可能であることがわかったことから，優先して取り組むべき課題は別にあると考える．すなわち，抽出したニーズの評価実験と，抽出したニーズを活用した個人適応の研究であ

図 4 ニーズ抽出に失敗した対話

る．本研究のさらなる発展によって，ユーザの主体性と機械学習の強みを両立し，高いユーザの満足度とサービス価値を生み出に失敗した対話も存在した．図 3 は，音声認識に失敗した対出す，先進的で現実的なサービス個人適応の実現が可能となる．

話である．正しいサービス名は「メイちゃん」だが，音声認識謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP20H05706,の結果として同音の「めいちゃん」という文字列が得られたた

JP20H04014, JP20K11059, JP22H03699, JP19K02973, 特別研究

め，正しいサービスが認識されなかった．再度音声認識を行う

員奨励費 22J13217，および，立石科学技術振興財団の研究助成ことで，正しい結果が得られた．図 4 は，ニーズの抽出に失敗を受けて行われている．

した対話である．whom 要素が適切に抽出されなかった．

4. 考文

察

本研究で提案したニーズ抽出対話システムによって，対話から抽出可能でかつ人間が理解しやすいニーズの抽出が簡易的に実現できた．図 2 に示すようなニーズの確認文の生成は，6W1H要素を助詞で接続するシンプルな処理であり，6W1H 要素で表現したニーズそのものがユーザにとって理解しやすい構造であると言える．
提案システムの改善点について述べる．今回の実装では，簡単のため動作主体を表す who と理由を表す why の抽出を省略した．そのため，ニーズ抽出 API の改良によって抽出を可能等する必要がある．who と why の抽出は助詞の解析によって可能であると考えられる．加えて，whom 要素の抽出失敗に見られるような抽出アルゴリズムの不具合も修正が必要である．また，音声認識の結果によっては実行サービスを表す how の抽出に失敗することがわかったことから，how の抽出により柔軟性を持たせることが必要である．方法としては，完全一致ではなく単語の類似度による判定が考えられる．さらに，音声認識の誤りがニーズの抽出精度に影響を及ぼさないようにするため- 17 -

献[1] A. Ferrari, D. Micucci, M. Mobilio, and P. Napoletano, “On the personalization of classiﬁcation models for human activity recognition,”
IEEE Access, vol.PP, pp.32066–32079, 02 2020.
[2] M. Zhou, N. Duan, S. Liu, and H.-Y. Shum, “Progress in neural nlp:
Modeling, learning, and reasoning,” Engineering, vol.6, pp.275–290,
01 2020.
[3] H. Fan and M.S. Poole, “What is personalization? perspectives on
the design and implementation of personalization in information systems,” Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, vol.16, no.3-4, pp.179–202, 2006.
[4] D. Jannach, A. Manzoor, W. Cai, and L. Chen, “A survey on conversational recommender systems,” ACM Computing Surveys, vol.54,
pp.1–36, 05 2021.
[5] K. Hollis, L. Soualmia, and B. Séroussi, “Artiﬁcial intelligence inhealth informatics: Hype or reality?,” Yearbook of Medical Informatics, vol.28, pp.003–004, 08 2019.
[6] “Cambridge dictionary | english dictionary, translations & thesaurus,” https://dictionary.cambridge.org/. (Accessed on
12/22/2022).
[7] D. Goldenberg, K. Kofman, J. Albert, S. Mizrachi, A. Horowitz, andI. Teinemaa, “Personalization in practice: Methods and applications,pp.1123–1126, WSDM ’21, 03 2021.
[8] C. Ajaegbu, “An optimized item-based collaborative ﬁltering algorithm,” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing,vol.12, pp.10629–10636, Dec. 2021.

—5—[9] H. Fang, C. Chen, Y. Long, G. Xu, and Y. Xiao, “Dtcrskg: A deep
travel conversational recommender system incorporating knowledge
graph,” Mathematics, vol.10, p.1402, 04 2022.
[10] Y. Zhang, X. Chen, Q. Ai, L. Yang, and W. Croft, “Towards conversational search and recommendation: System ask, user respond,
pp.177–186, CIKM ’18, Oct. 2018.
[11] A.B. Kocaballi, S. Berkovsky, J. Quiroz, L. Laranjo, H.L. Tong, D.
Rezazadegan, A. Briatore, and E. Coiera, “The personalization of
conversational agents in health care: Systematic review,” Journal of
Medical Internet Research, vol.21, p.e15360, Nov. 2019.
[12] T. Nakata, S. Saiki, and M. Nakamura, “Characterizing smart systems with interactive personalization,” 22nd IEEE-ACIS International
Conference on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking and Parallel Distributed Computing (SNPD2021), pp.8–14,
Nov. 2021.
[13] H. Ozono, S. Chen, and M. Nakamura, “Encouraging elderly selfcare by integrating speech dialogue agent and wearable device,” 8thInternational Conference, ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCIInternational Conference, HCII 2022, vol.LNCS 13331, pp.52–70,May 2022.
[14] T. Nakata, S. Chen, and M. Nakamura, “Uni-messe: Uniﬁed
rule-based message delivery service for eﬃcient context-aware
service integration,” Energies, vol.15, no.5: 1729, Feb. 2022.
https://doi.org/10.3390/en15051729.
[15] H. Morita, D. Kawahara, and S. Kurohashi, “Morphological analysis
for unsegmented languages using recurrent neural network language
model, pp.2292–2297, 01 2015.
[16] D. Kawahara and S. Kurohashi, “A fully-lexicalized probabilistic
model for japanese syntactic and case structure analysis, vol.21,pp.176–183, 01 2006.
[17] A. Lee, K. Oura, and K. Tokuda, “Mmdagent-a fully open-source
toolkit for voice interaction systems, pp.8382–8385, Oct. 2013.

- 18 -—6—