| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 2e |
| セッション名 |
| 言語・音声 |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 A棟 A36 |
| 講演番号 |
| E-002 |
| タイトル |
| LOFを用いたドメイン外発話検出におけるデータ拡張の有効性の検証 |
| 著者名 |
| 山村 崇, 真鍋陽俊, 中谷良平, 内田佳孝, |
| キーワード |
| 対話システム, ドメイン外発話検出, Out-of-domain Utterance Detection, Local Outlier Factor, Data Augmentation |
| 抄録 |
| タスク指向型対話において，ドメイン外データを検出することは重要な課題である．本研究では，外れ値検出の代表的手法であるLocal Outlier Factor (LOF)によるドメイン内データのみを利用したドメイン外データ検出に取り組む．しかし，ドメイン内データが少ない場合にLOFではドメイン内データの局所密度が低くなるため，外れ値であるドメイン外データを検出することが困難である．そこで本研究では，局所密度を高める手法としてデータ拡張に着目し，その有効性を検証する．実験結果より，データ拡張によりドメイン外データの分類精度が向上することを確認した． |
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