近年，CPUが1.2~GHz程度で主記憶が1~GB程度だが安価な小型計算機が広く利用されている．その小型計算機では様々なサービスが提供されている．キーボードなどの入力装置を有しない状態で使用される際に，小型計算機に指示を出す手段として，言葉による命令があげられる．ここで，車載器のように屋外環境での使用が想定される場合，インターネットの常時接続が期待できない．また，個人利用においてはスタンドアロンが望ましい．そのため，言語処理を小型計算機上で行うことが要求される．小型計算機での言語処理への要件が幾つかある．一つは，サービスを操作する命令文は規定の文であれば確実に受理されることがユーザに約束できることである．サービスに応じて語義が区別されることが必要である．つまり，あるサービスにおいてはキーとなる用語であっても，別のサービスにおいてはキーにならないことが区別されることである．したがって，語義解析やチャンキングを行う際，サービスに依存することが必要である．また，一つは，少し言い回しの外れた文であっても受理されることである．単純なパターンベースの解析手法では対応がとりにくい．最後の一つは，受理されなかった言い回しは，サービスの利用中に，受理に向けて学習されることである．サービスのためにCPUと主記憶の計算リソースを残しておく必要があるため，言語の解析，および，追加的に行う学習は軽量でなければならない．関連研究として，対話処理において，対話行為を識別する手法が提案された．識別における有力な素性は，単語n-gram,および，直前の発話の対話行為である．対話行為毎に詳細な素性の選択を行うことで，対話行為の識別性能の向上が示された\cite{Fukuoka_2017}．対話行為識別（意図解析）の後段での応答処理のために，発話文からの情報抽出が必要である．その一つがスロットフィリングである．スロットフィリングは，確率有限状態トランスデューサ，識別器に基づく系列ラベリング，条件付き確率場ConditionalRandomFields(CRF)の3つの解法の中でもCRFが良好に動作することが示された\cite{Raymond_2007}．近年では，意図解析，スロットフィリングおよび言語モデリングを同時に行う手法が提案された\cite{Liu_2016}.この手法では，RecurrentNeuralNetwork(RNN)により単語n-gram相当の特徴を含む情報を参照した意図解析が行われた．同時に，単語単位での系列ラベリングに相当する働きにより，単語とスロットとの対応が識別されることで，スロットフィリングが行われた．意図解析とスロットフィリングが同時に尤最もらしいことが評価されるため，全体の識別性能が向上したものと解釈できる．なお，Embeddingからの単語ベクトルと，前時刻（単語単位）からの意図クラスとが合わさることで，意図毎（対話行為毎）の素性選択に相当する語彙識別が働いた可能性がある．Liuらの手法を改良したRNNを用いることについて，日本語文における解析性能が報告された\cite{Nagai_2018}.RNNの双方向性，Attentionモデル，未知語処理が追加された．未知語処理には汎用単語分散表現が用いられた．この分散表現の獲得には日本語Wikipediaテキストからのword2vecでの解析が行われた．意図解析とスロットフィリングなどの言語理解の後段の処理として，対話状態追跡，対話ポリシの適用，自然言語生成がある．対話状態追跡では，スロット値の候補に確率を対応付けて信念状態を表す．対話ポリシの適用は，タスクとして外部知識を検索するなどを行い，応答のための対話行為を決める．自然言語生成は対話行為からテキストを生成する．これらの流れをニューラルネットワークを基礎としてend-to-endでモデル化することが提案された\cite{Liu_2018}.システム状態の設計は複雑になりがちであるが，Liuらの手法は信念状態がニューラルネットワークに組み込まれることなどによりシステムの状態が定義されることで，設計の問題を回避した．さらに，強化学習を用いることで，状態に応じたシステムの応答を学習した．一方，音声認識，意図やスロットの解析には誤りが含まれやすい．言語理解に対する信頼性が低いことを考慮してシステムの応答を行うために部分観測マルコフ決定過程PartiallyObservableMarkovDecisionProcess(POMDP)が対話システムに導入された\cite{Williams_2007}．POMDPでは信念状態に対するシステムの応答を決める．対話事例から強化学習を行うことで対話ポリシをモデル化できる．後段の処理でのこれらの手法は，複数ターンに渡る発話を通じてタスクを達成させるために有益な手法である．ここで，本稿では，小型計算機への命令を受理するための言語理解の段階，すなわち，意図解析およびスロットフィリングについて議論する．言語理解の後段の処理は，命令を受けたサービス処理部が対処するものとする．言語理解の段階においては，単語n-gram素性，文脈情報，意図毎の素性選択，未知語対応，および，意図解析とスロットフィリングの同時性という5点に着目する．しかし，小型計算機において，RNNによる意図解析・スロットフィリングの学習と解析は計算コストが高い．ここで，スロットフィリングとは，文頭から文末にかけて文の単語列をスキャンする間に，参照している単語の代入先を識別することである．スキャン（参照先を次単語に進める）と代入というアクションを，状態に応じて適切に行うことでスロットフィリングが実現できる見込みがある．状態に対するアクションを学習する方法として強化学習があげられる．そこで，本稿では，上記5点を考慮しつつ，サービス依存のパージングおよび強化学習を用いて，発話文の学習と解析を行うことを目的とする．自動車旅行を支援する車載器の上に提案手法を実装し発話文解析の評価を行う．本稿の構成は次のとおりである．まず第2章では，発話事例，意図とスロットに関する諸定義，および，発話文コーパスを示す．第3章では提案手法を示す．第4章で車載器に実装した発話文解析について性能を評価する．第5章で提案手法の特性を考察し，第6章でまとめを述べる．