知的対話アシスタントにおける意図が曖昧な発話の検出

対話によってユーザとの雑談とタスクの両方をこなす知的対話アシスタントにおいては「お腹が空いた」，「腰痛がひどい」のような雑談ともタスクとも取れる意図が曖昧なユーザ発話が存在する．そのような発話の意図を決定的に推定すると，結果として要求に沿わない応答をすることがありユーザ体験が損なわれてしまう．そのため，予めユーザの発話の曖昧性を判定し，必要であれば後の応答で対応することが望ましい．本稿では，実際の知的対話アシスタントのログデータにクラウドソーシングによるラベル付けを行い，意図が曖昧な発話にどのような傾向があるかを分析する．得られたラベル付きデータを用いてBERTによる教師あり学習モデルを構築し，意図が曖昧な発話を検出することを試みる．