音声対話システムのための意味的類似度を考慮した予測信頼度モデル

たもので，完全なユーザ発話に対して用意したもの一般的な音声対話システムはユーザの発話終了検と常に同等のパフォーマンスが実現できるわけでは知後に音声応答を生成するため，ユーザが応答生成ない．の時間に待機するユーザ知覚遅延（UPL）が発生すこうした音声対話におけるプリフェッチングの問る．予測信頼度モデルは，予測したユーザ発話と完題は，ユーザ発話の中途で後続しうるユーザ発話に全なユーザ発話の文字列が一致する確率を推定す含まれる文字列を適切に予測可能かどうかという問るもので，UPLを軽減するために考案された．しか題として定式化されている．しかし，人間同士の対しシステムがユーザ発話を完全に予測せずとも，発話を考えてみると，人間は相手の発話を一言一句正話の途中で発話全体の意味を捉えることで，適切な確に捉えて対話応答を生成しているわけではない対話応答を生成できる可能性がある．本研究では予[5]．プリフェッチング可能かどうかはユーザ発話の測信頼度モデルを再定義し，発話同士の意味的類似意図を正しく把握し適切な対話応答を準備できるか度を推定させることで，応答の精度を維持しながらに依存する部分が大きい．UPLをさらに削減できることを示す．そこで本研究では，発話が持つ意味の観点から予測信頼度モデルを再定義し用いることを試みる．具