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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 14:40 Heterogeneous Graph Attention Networksによるダイアログからの要望スパン抽出 ○水本直希・藤田桂英（東京農工大）  AI2023-41 |
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| 抄録 | （和） | 近年，商品への問い合わせや質問をチャットボットによって応対を自動化するシステムが多く見られる． 従来では対話履歴からユーザの要望を抽出するタスクは分類問題として定式化されていたが， 事前に定義したクラス以外の要望に対応できない問題が存在する. そこで，本研究では「スパン抽出問題」として定式化し，それらを解決する機械学習および自動推論を行う． スパン抽出問題では事前に決定したユーザの要望のカテゴリに対して，ユーザが要望する表現を抽出する． これによりユーザの要望を自然言語で抽出することが可能になる． さらに，学習モデルにはグラフ構造を利用した Heterogeneous Graph Attention Networks; HetGAT を使う手法を提案する．異なる意味を持つ複数のノードをリンク同士で接続し，関連性のある情報を相互に学習する． HetGATを用いた手法はBERTのfine-tuningモデルや他のグラフネットワークモデルと比較して最も良い性能を示した． さらに，HetGATのGAT層の層の深さも精度に大きく影響を及ぼすことが確認できた． |
| （英） | In this study, we formulate the problem of extracting user requests from the dialogue history as a ``span extraction problem.'' In the span extraction problem, user-requested expressions are extracted for pre-determined categories of user requests. It extract user requests in natural language. We propose a method using Heterogeneous Graph Attention Networks (HetGAT) as a learning model. The method using HetGAT shows the best performance compared to BERT's fine-tuning model and other graph network models. The depth of the GAT layer in HetGAT also has a significant effectiveness on the accuracy. |
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| キーワード | （和） | 対話状態追跡 / スパン抽出問題 / グラフニューラルネットワーク / 自然言語処理 / / / / |
| （英） | Dialog State Tracking / Span Extraction / Graph Neural Network / Natural Language Processing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 405, AI2023-41, pp. 25-30, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AI2023-41 | |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2023-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-03-01 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 2号館C棟2F 0221教室 |
| 開催地（英） | Room0221, Bldg.2-C, Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH24 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-03-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Heterogeneous Graph Attention Networksによるダイアログからの要望スパン抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Request span extraction from dialog with Heterogeneous Graph Attention Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 対話状態追跡 / Dialog State Tracking |
| キーワード(2)（和/英） | スパン抽出問題 / Span Extraction |
| キーワード(3)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / Natural Language Processing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水本 直希 / Naoki Mizumoto / ミズモト ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 桂英 / Katsuhide Fujita / フジタ カツヒデ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 14:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2023-41 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.405 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) |
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