| 講演名 | 2012-03-13 対話型FAQ検索システムの構築における転移学習の適用(社会システムと情報技術) 北本 進悟, 松原 繁夫, |
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| 抄録(和) | 本研究では,転移学習を用いた対話型Frequently Asked Questions(FAQ)検索システム構築法を提案する.購入した製品・サービスに関する顧客からの質問に対して,多くの企業ではコールセンターを設置し,オペレータに対応させている.しかし,人が対応する場合,24時間対応や教育コストの面で問題がある.そこで,オペレータ業務をシステム化した対話型FAQ検索システムで一部代替することが望まれている.本稿では,新規FAQの追加への対応に着目する.例えば,ある製品についての対話型FAQ検索システムを一旦構築したとしても,新バージョンのリリースがあれば,新バージョンに対するFAQを,既存システムに追加する必要がある.ここで,FAQに関するユーザとオペレータの対話ログを用いて,対話の制御方策を改善しようとしても,新しいFAQに対する対話ログは存在しない.この問題を解決するため,我々は,転移学習の適用を試みる.転移学習とはある領域で得られた知識を別領域に転移させる手法であり,対話制御では,学習済みの既存FAQに関する行動から,新規のFAQを含めた行動へのマッピングとして実現される.実験での評価により,追加されるFAQ数が少ないときには,十分な性能を実現できることを示す. |
| 抄録(英) | We have developed a method of implementing an interactive FAQ search system using transfer learning. This paper focuses on how to deal with an addition of new FAQs. If a new version of the product/service is released, new FAQs corresponding to the new version have to be added to the existing interactive FAQ search system. If we try to learn the dialog control policy from the data of the dialog between the users and the operators, it is not feasible because the data about new FAQs are not available. To solve this problem, we try to apply a transfer learning technique. The experimental results show that our method performs well if the number of newly added FAQs is small. |
| キーワード(和) | POMDP / SDS-POMDP / 転移学習 / 機械学習 |
| キーワード(英) | POMDP / SDS-POMDP / Transfer learning / Machine learning |
| 資料番号 | AI2011-48 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2012/3/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 対話型FAQ検索システムの構築における転移学習の適用(社会システムと情報技術) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Applying Transfer Learning to the Implementation of an Interactive FAQ Search System |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | POMDP / POMDP |
| キーワード(2)（和/英） | SDS-POMDP / SDS-POMDP |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 北本 進悟 / Shingo KITAMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 Department of Social Informatics, Kyoto University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松原 繁夫 / Shigeo MATSUBARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 Department of Social Informatics, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2012-03-13 |
| 資料番号 | AI2011-48 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 474 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |