発話とレビューに対する解釈文生成とトピック分類

我々は宿提案のための対話システムの構築に取り組んでいる．その対話システムは，単にカスタマーの入力した要望で検索するのではなく，宿レビューも参照しながら逆に質問して要望を詳細化していったり（詳細化），候補を絞るために異なる観点から要望を訪ねたり（要望追加），ときには代替案を提案したり（代替提案）と，インタラクティブに宿提案することを目的としている[1]．そのためにはまず，レビューや発話内の文の意図を解釈する必要がある．例えば，システムが2択で質問した後，「後者がいい」とカスタマーが発話したとして，発話そのままでレビューなどを検索しても適切な結果は得られない．システムは「後者」が指す事柄を理解する必要がある．また，「すごく楽しめました。」というレビュー文では対象物が省略されているので，文そのままを検索対象にするのではなく，文の意図を適切に表した上で検索対象にする必要がある．そこで，文の意図を簡潔に表す「解釈文」にそれぞれ変換した上で，システム内で利用することにする．そして，宿トピックに関する知識を用いてマッチングする．具体的には解釈文を事前に整備した宿トピックに関するツリー構造で整理した「トピックツリー」上に分類して，宿を提案する．例えば，『ト解釈文：食事をこだわりたい。トピックツリー:食事発話：「景色やお食事など、こだわりたいことはありますか?」「後者ですね～」形式ジャンル飲み物バイキング定食コース料理宿レビュー：そしてやっぱりバイキング。すごく楽しめました。解釈文：バイキングを楽しめた。マッチング例（作例）ピックの子トピックに「バイキング」や「定食」といった食事の形式に関するトピックがある』という知識を用いてカスタマー発話の解釈文「おいしい食事が食べたい」とレビューの解釈文「バイキングを楽しめた」に対して詳細化した宿を提案する．図1に解釈文生成とトピック分類に基づくマッチングのイメージを示す．これまで，我々は発話に対する解釈文生成のためのコーパス構築とモデル学習[2,3]や，トピックツリーの整備と分類[1]について取り組んだ．本論文では，•宿レビューへの解釈文アノテーション•解釈文の生成候補リランキングによる改善•トピック分類のフィルタリングによる改善についての取り組みについて報告する．