言語で推論し音声で対話応答する個人秘書システムの開発
Private dialogue secretary system that infers in languageを返す雑談を行う。さらに、「質問」の中でも、知りたい対象の要件を満たすものが複数あり、さらにこれらの対象について複数の属性を知りたい時には、調査結果を表形式で回答する表応答を行う。
１．研究の目的
企業の役員などになると、秘書が付いて、スケジュ

原田 実 (Minoru HARADA, Ph. D.)ールの管理、自身の日々の行動に関するメモ的な内容

青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科 教授の記憶と呼び出し（備忘録）、インターネットなどから(Professor, Department of Science and Engineering, Faculty ofIntegrated information technology)の事実や数値データの収集（調査）、仕事のヒントになるかもしれないような意見交換のためのちょっとした

情報処理学会 電子情報通信学会 人工知能学会 日本ソフトウェア科学
会 IEEE ACM
受賞：(財)電力中央研究所経済研究所所長賞 (1986) 人工知能学会第 6 回
全国大会優秀論文賞 (1992) 情報処理学会第 66 回全国大会優秀賞 (2004)
青山学院学術褒賞 (2008) 情報処理学会第 76 回全国大会奨励賞 (2014)
著書：ソフトウェアの構造化設計法、日本コンピュータ協会 (1986) 自動
プログラミングハンドブック オーム社 (1989) CASE のすべて オーム社
(1991) 特集オブジェクト指向ソフトウェア開発 秀潤社 (1992) 知的プ
ログラミング オーム社 (1993)
研究専門分野：意味理解 質問応答 自然言語処理 対話ロボット 自動
プログラミング

会話（雑談）などをしてくれて、仕事の効率化が図れる。このような機能を PC がサポートしてくれて、個人でも音声で簡単に使えるようになると便利である。
本研究の狙いは、自然言語処理や内容検索技術の高度化を図り、その応用として個人用の秘書システムを開発することである。さらに、当初の秘書業務機能を発展させ、話し手の意図が要求である場合の述語の語意に対する聞き手の行為としてのプログラムを増やすことで、より広範囲の要求に答える対話システムを構築していくことができる。

あらまし

２．研究の背景・動向

言語処理と人工知能技術を用いて、音声で対話できる個人秘書システム Hermes[3][5]を開発し対話応答の研究としては、古くはジョセフ・ワイゼ

た。Hermes は、秘書が行うような、備忘録とその内ンバウムの ELIZA[28]やウィノグラードの

容検索、質問応答、単純な調査、簡単なアプリの起動、

SHURDLU[27]が有名である。ELIZA は精神科のセラ雑談などを、音声により対話的に行うことができる。

ピ ストを真 似て、 ユーザが 入力した 文章に 対してHermes は、話し手の意図を、発話中の主たる述語の

ELIZA が質疑応答するというもので、利用者はモダリティと語意の組み合わせによって、要求・質問・

ELIZA を「これは絶対人間だ」と感じるケースもあっ

禁止・表明・叙述の 5 種に分類する。Hermes は意図たようだが、実は利用者の発話文をシステムは解釈しごとに定められた行為を実行することでユーザの求めておらず、単に入力文内の幾つかの単語の機械的な組に応じる。
「質問」に対しては、質問応答システム Metis

み替えを行って応答文にしているに過ぎない。

を利用し、対話記録を知識源とした質問応答と、新聞・

SHRDLU は、端末画面の中の「積木の世界」に存在

Web を知識源とした質問応答によって、ユーザに回答するブロック、円錐、球などの物体をユーザからの文を提示する。
「要求」に対しては、その語意によって応による指示に従い操作する対話システムで、筆者らのじて、スケジュール管理や道案内などのアプリの起動研究しているロボット対話システム ATHENA[1][7]を行う。発話意図が「表明」の場合は、これを発話者[10]に似ている。しかし、当時の言語処理能力からしの意見の表明と考え、ツイッターを知識源にして、こて意味解析は行われておらず、50 種類の語彙で構成す

れから発話者の意見と部分的に類似しているが、さらる対話しかできないし、対象も「積木の世界」に限らに話題の展開がある意見を検索し、これをもとに応答

れていた。
1

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具体的な目的を持った自然語による対話システムとをどのような頻度で持つかが記録されており、また、

しては、対話ロボットシステム ATHENA と物語から

EDR 共起辞書では、90 万個の係り受け関係にある 2の類推による応答生成システム EVE[6][9]などがある。

語の共起事例に対して、係り側の語意、受け側の語意、

ATHENA では、音声でロボットに動作指示ができる。

係り側の深層格が記録されている。

発話内容は意味解析されるので、発話表現には柔軟性

筆者は、1997 年ごろから EDR 辞書を用いて、意味があるが、ロボットは外界を認識しておらず、ロボッ

解析を自動化する意味解析システム SAGE[16][19]

ト本体の構成要素（手足など）の位置変更に関する指[21][25][26]の開発研究を行ってきた。SAGE は、与え示に留まっている。物語からの類推による応答生成シ

られた文中での語の使われ方と最も近い使われ方をしステム EVE では、小説内の人物と対話できるが、現ている共起辞書中の事例を基に、各語の可能な語意か状では話し手と聞き手を小説内の人物に特定しているら文全体におけるそれぞれ語の語意の確率の合計が最ので、利用者（話し手）の入力発話に類似する小説内も高くなるように語意決定する。例えば、｢帽子を壁にの発話が少なく、有効な応答を生成できないことがあ掛けた｣を SAGE で意味解析した結果（意味グラフとる。ATHENA や EVE の研究成果を本研究に組み込むいう）を図 1 に示す。実際、｢掛けた｣の語意として｢柱ことは比較的容易で、秘書ロボットへと発展させる予や壁に物をつり下げる：3cf50f｣が正しく選ばれている。

定である。

また、｢帽子｣が｢掛けた｣の｢動作・変化の影響を受ける
対象｣を表す「object」格であり、「壁」が｢掛けた｣の｢対３．研究の方法と成果象である事象の成立する場所｣を表す「place」格であ３.１ 意味解析と意味グラフ照合ることが解析されている。さらに、この文の発話者の計算機が対話的に秘書的業務を行うには、話し手の態度を示すモダリティ[16][19]が、動詞などの述語の発話内容の意図を理解する必要がある。筆者らが意図そばに示されている。例えば、｢掛けた｣のモダリティ

理解を実現するために研究開発してきた自然言語技術

は、「現実描写を表す断定表現で、時制としては過去、が意味解析とグラフ照合である。一般に、語には色々

完結相」であることが示されている。さらに、筆者らな意味がある。例えば、｢帽子を壁に掛ける｣と｢彼に期は、意味解析の後を受け、省略された主語や指示代名待を掛ける｣では、同じ｢掛ける｣でも意味が異なる。意詞の先行詞をどう尾呈する照応解析システム

味解析とは、形態素解析・係り受け解析の後を受け、

ANASYS[14][18][23]や、文脈の流れを解析する談話

各語の意味を明らかにし、また、係り側文節の受け側構造解析システム DIA[12]を開発し、文脈構造を明ら文節から見た（動作主体や目的や手段などの）機能的かにしている。

役割を表す深層格を明らかにすることである。このためには、語に関する意味を記した電子辞書が必要だが、幸いにも日本語においては、国策で創られた日本電子化辞書研究所が、1986 年より 9 年かけて開発した EDR
電子辞書が存在する。EDR 概念辞書では、41 万個の概念を定義し、それに 16 進数 6 ケタの識別子を割り振り、さらに、｢概念：3aa966｣という概念以外のすべての概念に上位概念を定義し、これらを｢概念：
3aa966｣を根とする体系木にまとめ上げている。例えば、先ほどの｢掛ける｣の前者の語意である｢柱や壁に物図１をつり下げる：3cf50f｣は｢（突き出たものに）掛けてつり下げる：1055a0｣を上位概念に持つ。EDR 単語辞

SAGE による意味解析結果である
意味グラフ

書では、27 万個の見出し語に対して、どのような語意
2

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SAGE で意味解析を行うと、語に語意が割り振られ「答え」と「解」の類似度は 0.89（③）、「求める」とるが、この語意を基に 2 つの語の意味的類似度を、「探索する」の類似度は 0.65（④）になり、両者の係

EDR 辞書の概念体系木において 2 つの語意（概念）り受けに関する深層格は共に「object」なので,これらの共通上位概念の深さ（根からの距離）を両者の概念の辺の類似度は 0.77（⑤）となり、結局、グラフ類似の深さで除したものとして計算できる。さらに、これ

度は 77.14（⑥）と計算される。この値は 2 つの文のを基に 2 つの文の類似度を、それらの意味解析結果で類似性に対する常識的評価を良く表しており、計算機

ある 2 つの意味グラフ間で類似した語が類似した深層が文の類似性を計算できることを示している。実際、格で係り受け関係にある箇所を類似部分と考え、このこのグラフ照合機能を用いて、新聞データからの質問

大きさを元の 2 つの意味グラフの大きさで除したもの

応答システム Metis[2][11][15][20]を開発し、NTCIRとして計算（これを意味グラフ照合という）できる。

などのコンテストにおける発表内容を上回る国内最高

例えば、図 2 に、文①「答えを求める」と文②「解精度を実現している。

を探索する」間の文意の比較の様子を示す。ここで、

①

②

⑥

③

⑤

④

図２ 意味グラフ照合による文の意味類似度計算

3

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３.２ 対話システム Hermes の概要成される。モダリティは命題述部の語尾に現れる。

対話応答システム Hermes は、図 3 のように、発話
文から話し手の意図を理解する意図理解エンジンと、「会議の予定を追加したい」

これに応じた行為を実行する行為実行エンジンから成「会議の予定を追加してほしい」

る。ユーザの発話に含まれる意図と Hermes が実行で↑↑きる行為を結びつけることによって、ユーザの意図に

命題

モダリティ

応じた行為の実行を可能にする。これにより、対話記
録、新聞データ、WEB を知識源とした質問応答や、上の例文「会議の予定を追加したい」（モダリティ＝

PC 操作、スケジュール管理などのユーザ支援行為や、自身希望）と「会議の予定を追加してほしい」（モダリ

雑談などを実行できる。

ティ＝他者希望）は異なる文であるが、主述語の語意
は「あとから付け加える：0fe35d」が同一であるので、３.３ 意図理解エンジン

モダリティを用いなければその差異を表現することが３.３.１ 意図とはできない（図 4）。SAGE では、モダリティは話し手の意図とは、話し手が受け手に対して何を求めている命題に対する主観的認識を表す「判断のモダリティ」

かを表すものである。Hermes は、意図を理解すること発言態度を表す「発言のモダリティ」、命題実現の難とによってユーザの要求を判別する。日本語には豊富易度を表す「程度のモダリティ」という 3 つのカテゴな言語表現があるので、話し手の意図が一意に定まる

リに分けており、本研究でもこれを利用する。

場合でも、その意図を表す発言は多くの表層をとると考えられる。Hermes では、話し手の意図は発言中の表１

主述語（文末の述語節）のモダリティと語意の組み合

意図の定義

わせによって表現されると考える。話し手の発言の意
図と受け手、つまり Hermes が実行できる行為を結びつけることによって、意図に応じた行為の実行を可能とする。本研究では、話し手の意図を表 1 のように 9種類定義した。
３.３.２ モダリティと語意文は以下に示すように、「命題」と呼ばれる客観的な事柄を表す領域と、「モダリティ」と呼ばれる話し手の命題に対する主観的認識や発言態度を表す領域から構

図３

対話応答システム Hermes の概要

4

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図４

語意は同じだがモダリティが異なる 2 文

３.３.３ モダリティや語意による話し手の意図分類よる分類を行った後、さらに語意による再分類を行う。

本研究における話し手の意図は、発言中の主述語（文

これにより、意図の誤分類が減少し、意図理解精度の末の述語）に含まれるモダリティと語意によって表現向上を実現した。

される。話し手の発言の主述語にはモダリティが含まれない場合があるので、発言がモダリティを含むか含３.４ 行為実行エンジン

まないかで意図理解の方法が異なる。主述語にモダリ

行為実行エンジンでは、意図ごとに Hermes は図 5ティが含まれる場合には、モダリティによって意図をのような行為を実行する。本報告では、このうち、意

「要求」
「質問」
「禁止」「表明」「叙述」のいずれかに

図「質問」
「表明」
「叙述」
「要求」について、詳しく以分類する。例えば、モダリティ「命令」
「依頼」
「必要」

下に論ずる。なお、意図「禁止」
「表明」
「叙述」
「その

があれば、意図を「要求」にする。主述語にモダリテ他」に対して Hermes が実行する行為は現時点では、

ィが含まれない場合には、語意によって意図を「挨拶」

簡単な返事を返すものであり、今後語意と組み合わせ

「肯定」
「否定」
「その他」のいずれかに分類する。まて行為を再定義する必要がある。

た、「質問」と「要求」へ分類する際は、モダリティに

User

図５

行為実行エンジン

5

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３.４.１ 質問に対する応答

よる質問応答の知識源として利用する。ユーザの発言

意図「質問」においては、質問応答システム Metis

は、表 2 に示すように、日付（DateTime）、SAGE 解を利用することでユーザの質問に対して回答を提示す

析結果（SG）、発言（Utterance）、意図分類の結果る。本来、Metis が利用する知識源は、新聞データと（Classification）の 4 つのカラムからなるテーブル

WEB のみだが、本研究においては、さらに対話記録

DialogueTable に記録する。なお、対話記録を保管すを知識源として利用する。この対話記録を知識源としるデータベースは、Hermes 上で新規作成、アタッチ、た質問応答によって、備忘録としてのユーザの記憶支

デタッチが可能であり、利用するユーザの切り替えを援を行う。ユーザからの質問は、図 6 に示すように、スムーズに行える。

「個人的な質問」と「一般的な質問」の 2 つのタイプに大別できる。個人的な質問とは、ユーザが過去にHermes と対話した内容に関する質問のことであり、この質問の場合には、対話記録を知識源として回答を抽出する。一般的な質問とは、個人的な質問以外の質問であり、この質問の場合には、新聞データまたは
WEB を知識源として回答を抽出する。
個人的な質問と一般的な質問のどちらの質問なのか

図６

個人的・一般的な質問によって、利用する知識源が異なるので、これらを判別する必要がある。個人的な質問とは、ユーザが過去表２に言及したことに関する質

Dialogue Table

問なので、過去のユーザの発言をもとに判別を行う。
そのため、Hermes では対話記録とは別にユーザの発言の一部を記録している。
記録するものは、ユーザの発言において、品詞が名詞か動詞である形態素の語意

３.４.２ 要求に対するアプリ起動

である。質問文中の形態素の語意のうち、語意の記録

意図「要求」へ分類された場合、ユーザが Hermesに含まれている数が閾値以上であれば個人的な質問とに対して求めている行為が具体的に何であるか、ユーし、閾値未満であれば一般的な質問とする。つまり、

ザの発言の主述語の語意によって分類する。具体的な質問文中に過去にユーザによって使われた語意が多け行為としては、現時点ではパソコンの操作支援・スケ

れば、個人的な質問として判定される。個人的な質問、ジュール管理・天気予報・道案内機能を実装している。

一般的な質問のどちらの場合でも、回答を複数取得し PC 操作た場合には、最も総合類似度の高い回答をユーザに提示する。回答が 1 件も取得できなかった場合には、知主述語が「機械が運転を始める：3d1110」、「開い

識源を変更して質問応答を再度行うかについてユーザていたものを閉じること：3cf5fa」のような語意をへ問い返しを行う。

持つ場合、ユーザの要求が行為「ソフトウェアを起

ユーザの発言は、問い返しに対するユーザの応答を動」「指定されたファイルを開く」「ソフトウェアを除いて、全てデータベースに対話記録として記録する。

終了」であるとして、指定された PC 操作を実行す

ここで記録された対話は、質問応答システム Metis にる。
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 スケジュール管理 道案内

主述語が「すでにある物に他の物を加えること：発話に「地図」「行き方」「案内」「ルート」という

3cf20f」、「調査する：30f874」、「削除する：0f314d」、

キーワードが含まれる場合、ユーザの要求が行為「道「変更する：10819c」のような語意を持つ場合で、案内情報の取得」であると判断する。この場合、道さらに、発言に「予定」「カレンダー」「スケジュー

案内情報の取得に必要となる行き先などの要素を発ル」「日程」のいずれかの語が含まれていれば、ユー

言から取得し、google map を利用してユーザに道案

ザの要求が「予定の登録」「予定の検索」「予定の削内情報を提示する。

除」「予定の変更」であると判断する。この場合、スケジュール管理として用意したプログラムを起動す

３.４.３ 表明・その他に対する雑談る。

雑談とは、情報交換や会話を楽しむ行為であるとさ
れ 、主題が なけれ ば成立し ない相互 行為で ある。
Hermes において、意図「表明」と「その他」に分類

 天気予報発話に「天気」というキーワードが含まれる場合、される発話は、なんらかの意見を示していると考え、ユーザの要求が行為「天気予報情報の取得」である

雑談としての応答を返す。雑談での応答発話の要件とと判断する。行為「天気予報情報の取得」では、天して次の 3 点を挙げる。

気予報情報の取得に必要となる要素を発言から取得

・対話の継続性し、live door 天気予報の xml ファイルを利用してユ・主題の展開（主題の移り変わり）ーザに天気予報情報を提示する。天気予報情報を取・新しい知識得する Hermes の実行画面を図 7 に示す。

図７

天気予報情報の取得

7

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雑談応答を行うためには、システムがユーザの次の異なった場合のみ主題展開が行われたと考える。ツイ発話を誘発する応答をすることが重要になる。このたートと発話文の話題が同じであり、加えて逆接の深層

め、ユーザが予期していない新しい話題や知識を応答

格”reverse”を含んでいるものを、同じ話題に対して異に挿入することで、ユーザの興味を引き、更なる発話なる意見を持っていると考える。具体的には、検索さを促し、継続性のある対話を行う。

れたツイートとそのリプライに対して、下記に示す(1)～(6)の得点を計算し、それぞれ［１］Twitter を対話データベースに

TweetPoint=T×(N＋O)＋M＋R

ユーザの自由な発話に対して、その内容に即した応ReplyPoint=T×(N＋O)＋M＋R＋S

答を常識などから合成し、継続性のある対話を行うことは現時点では難しい。そこで筆者らは、ユーザが多様な話題について知識や考えを自由に投稿したり他ユとして評価値を与える。この評価値が最も高いものをーザに返信（リプライ）を行ったりしている Twitter

応答文として選択する。

を対話事例のデータベースと捉え、Metis のグラフ照合機能を用いてユーザ発話と類似した発話を抽出し、(1) 同じ主題での発話である（T:Topic）

その応答を編集してシステムの応答発話とする。

(2) 新しい主題を含む（N:NewTopic）(3) 異なる意見を持っている（O:OtherOpinion）(4) 特定のモダリティを含む（M:Modality）［２］雑談応答の生成(5) リツイート（拡散）された数（R:Retweet）

ユーザ発話から雑談応答を生成する過程を図 8 に示

(6) 文類似度（S:Similarity）

す。ユーザ発話に含まれるキーワードを用いてツイー
ト検索を行い、発話文とツイートの話題が類似しているかどうかを判定することで、対話の継続性を満足さ

ここで、(2)は、発話文の文節の共起関係子が格助詞

せる。

「が」や「を」、あるいは副助詞「は」であるとき与えられる得点。(3)は、ツイートが発話文の主題を含み、逆接の深層格を持つとき与えられる得点。(4)は、ユー
ザが Hermes を話し相手として認識しやすくするために、文章の信憑性が高いと感じる条件のモダリティを含むとき与えられる得点。(6)は、発話文とツイートが意味的に類似しているかを、グラフ照合を用いて計算した得点。
［３］雑談対話の継続事例
実際に Hermes と雑談対話をした結果を図 9 に示す。
図８

雑談応答の生成この図に示すように、ユーザ発話に対しツイートから得られた候補文を返すことで対話を継続できた。最後の 2 対話では、ユーザの質問に対して Metis を用いてTwitter から得られた複数の応答候補を継続性の観解答を生成している。このように、応答文のデータベ点から評価する。検索したツイートが共起関係子「は」ースに Twitter を使用したことで、ユーザの発話内容や「が」などを持つ場合、主題を持つと判定する。こに対応して自然な応答文を生成できた。

の時、ツイートの主題とユーザ発話の主題を比較し、

8

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Private dialogue secretary system that infers in language

図９

Hermes による雑談応答の対話事例

３.５ 調査依頼 – 表応答

ら名詞、動詞などをキーワードとして抽出し、これら

ユーザ発話の意図が「質問」の中でも、知りたい対を元に Web からできるだけ多くの情報を含む表デー

象（調査対象）の要件を満たす回答が複数存在し、さタ（最大被覆表と呼ぶ）を検索する。これが表 3 の最らに、これらの対象について複数の属性について問い

後の列「開幕投手」（黄色地の部分）が欠けている様な合わせ要求されている場合に、調査結果を表形式で回表であった場合、各行において欠けている調査項目の答する表応答機能を追加した。この際、ある属性の値

値を問う質問文（例えば「セ・リーグの 2014 年の巨が直接 Web から検索された表にない場合は、個別にそ人（原 辰徳）の開幕投手は誰ですか？」）を自動作成の値を問う質問文を自動的に作成し、Metis による回し、これに対する Metis の答えを獲得し、最終的に他答をこの表に挿入して応答表を完成する。例えば、事の年度も含めて同様に求めて、表 3 のような完成され例質問文：「セ・リーグの各年の優勝した球団の監督、た表を生成する。

勝率、開幕投手を教えて？」において、まず、例文か

表３ 例文に対して Hermes が生成した応答表

9TELECOM FRONTIER No.90 2016 WINTER

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Private dialogue secretary system that infers in language[4] 服部真智,原田実: "照応解析システム ANASYS

４．将来展望このように、本研究の目的は、自然言語処理技術を〜文の意味解析から得た意味素性に対するナイー

用いて個人用の秘書システムを構築することであり、ブベイズ法によるゼロ照応解析〜",第５回集合知

実際、利用者の発話の意図が質問、要求、表明に応じ

シンポジウム,電子情報通信学会技術研究報告 ,て、回答、アプリ起動、雑談などを行う対話システム

IEICE-NLC2013-34,pp. 7-12, (2013.12).( 電子情Hermes を構築した。

報通信学会 言語理解とコミュニケーション(NLC)研究会平成 25 年度優秀学生賞)

本研究で洗練した意味解析とグラフ照合による文の類似度計算は、自然語をベースにした多くの人工知能[5] 星野高志,坂本一樹,原田実: "話者の意図理解に基システムを構築する上で有効な手段になる。意味解析

づく対話応答システム Hermes",情報処理学会研をベースにすることで、自動要約[24]や自動翻訳が容究報告,2013-NL-211(9), No.5, pp. 1-8, (2013.5).

易になる。文の類似性を計算することで、インターネ[6] 白石仁,五十嵐聡,原田実: "質問応答と類推応答にット検索を、従来のキーワード検索から内容検索へとよる物語との対話システム EVE",情報処理学会研

進化させ、検索結果の満足度を格段に向上できる。ま

究報告,2013- NL-211 (10), No.5, pp. 1-6,(2013.5).

た、テキストマイニング[8][13][22]に応用すれば、類[7] 田村優樹, 中野雅広, 長﨑達也, 原田実: "意味解析

似度を基にアンケート文をクラスタリングし、クラスに基づくロボット指示システム Athena2011",情タごとに要約や頻度計測することで、利用者の意見や報処理学会研究報告, 2012-NL-206, No.5, pp. 1-8,

動向を把握がより精度の高いレベルで行える。さらに、(2012.5).

意図「要求」に対してロボットが要求された行動を実[8] 原田実:“意味解析により進化するテキストマイニ

行するようにできれば、対話ロボット[1][7][10]を構築

ング”, 第 1 回テキストマイニング・シンポジウム,

することができる。このように、本研究は人と機械の

電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告 , 111(119),

対話に不可欠の基盤技術開発であり、今後の情報化社

pp.25-30, 2011-07-07 (2011.7)[9] 後藤伸男，原田実:”物語からの動作・発話ベースの会の発展に大きく貢献する。

構築と類推による応答生成”,情報処理学会第 73 回
全国大会論文集,1S-2,(2011.3)[10] 原田実，肥塚義明，池田晃祐:”自然言語によるロ
ボット指示システム Athena”,情報処理学会第 73
回全国大会論文集,2D-3,(2011.3).
[11] 原田実，西岡晋太郎:”深層格とオントロジーを用

参考文献[1] 原田実,井出貴也: "自然言語から述語論理への世界

いた回答抽出による質問応答システム Metis の回

モデルの変換とロボット動作プランニングへの適答精度向上”,情報処理学会第 73 回全国大会論文

用",情報処理学会研究報告,2015-NL-224(12),集,1D-1,(2011.3).
[12] 梅澤俊之，原田実:”センタリング理論と対象知識

No.12, (2015.12).
[2] 濱田大和,太田雄介,松村冬子,原田

実: "シリーズに基づく談話構造解析システム DIA”,言語処理学

型質問に回答する質問応答システム Metis”,情報会論文誌,Vol.18,No.1,pp.31-56,(2011.1).

処理学会第 76 回全国大会論文集, 1P-7, (2014.3).
[3] 池田奈生,原ひかる,松村冬子,原田[13] 石田涼,山西和広,早川紘代,酒匂佳織,後藤良太,原実: "話者の意

田実:”テキストマイニングシステム STM の感情・図理解に基づく対話応答システム Hermes におけ

意思分析機能の組み込みを中心とした機能拡充”,

る雑談対話”,情報処理学会第 76 回全国大会論文集,

情報処理学会研究報告,Vol.2010-NL-196,No.5,

3P-4, (2014.3).(情報処理学会第 76 回全国大会奨

pp.1-8,(2010.5).

励賞)
10

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言語で推論し音声で対話応答する個人秘書システムの開発
Private dialogue secretary system that infers in language[14] 山田和正,松田源立,原田実:”照応解析システム[22] 西脇剛,保立哲志,原田実:”意味解析に基づくテキ

ANASYS の精度向上-外界照応分離，
素性の洗練，

ストマイニングシステム STM”,情報処理学会第ナイーブベイズ法の導入-”,情報処理学会研究報

69 回 全 国 大 会 論 文 集 ,2C-03, 第 2 分 冊

告,Vol.2010-NL-196,No.15,pp.1-8, (2010.5).

pp.89-90.(2007.3).

[15] 西岡晋太郎,久保田裕章,坂東晃文,原田実:”意味グ[23] 杉村和徳,松田源立,原田実:”意味解析に基づく照ラフ照合による質問応答システム Metis の回答精

応解析の研究”,情報処理学会第 69 回全国大会論文

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です。

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TELECOM FRONTIER No.90 2016 WINTER