知識獲得・対話研究チーム

研究概要

ロボットなどのシステムが人間と同じ空間で動作するにあたり、言語を用いたコミュニケーションは欠かせないものです。本研究チームでは、言語・非言語を用いたコミュニケーションにおいて、意図推定、思考、推論などをモデル化する研究を行っています。具体的には、対話するロボットのための対話制御、音声対話の研究、画像や対話からの言語情報を利用した思考、推論、話題選択、動作や対話の記憶表現とその知識化、感情情報と言語情報の統合、対話者との共感からの感情情報の抽出などの研究を取り扱います。

研究分野

• 自然言語処理
• 音声言語処理
• 知能情報処理

キーワード

• 音声対話システム
• マルチモーダル情報処理
• 言語理解
• 言語生成
• 実世界における対話システム
• ロボットの意図
• 対話方策学習

研究テーマ

• マルチモーダル情報と自然言語を用いた状況理解
• 知識推論
• 経験・記憶と知識
• 意思決定
• 対話応答生成
• 意図に応じたロボットの動作生成

吉野 幸一郎

メンバー

湯口 彰重

特別研究員

河野 誠也

特別研究員

波部 英子

テクニカルスタッフI

田中 翔平

大学院生リサーチ・アソシエイト(JRA)

宮本 佳奈

大学院生リサーチ・アソシエイト(JRA)

飯尾 尊優

客員研究員

品川 政太朗

客員研究員

吉原 大智

研究パートタイマーⅡ

中村 泰貴

研修生

金﨑 翔大

研修生

山本 賢太

研修生

植田 暢大

研修生

過去のメンバー

有岡 無敵

研究パートタイマーI（2020/08-2022/03）

Liu Qianying

研修生（2021/04-2022/03）

中 理乃

インターン（2021/08-2021/09）

研究成果

自然言語でのロボットの動作の説明

ロボットが自身の行ったことを自然言語で説明できる枠組みを構築しました。ロボットは自身が持つモータの軌跡と一人称視点の画像から自身が行った動作について理解し、これを言語で説明することができます。この技術により、ロボットの動作について説明性が向上し、また動作に失敗した場合でも何をしようとしてその結果何が起きたのか、ということをロボットが説明できるようになります。

気の利いた推薦を行う対話システム

現在の対話システムは「カメラアプリを起動して」のように要求内容が明確な場合にしか対応することができず、「ここの景色最高だね」のようにそもそも要求しているかどうか、要求しているならばどんな内容の要求なのかが曖昧な場合に気の利いた行動をとることができません。本研究ではそうした曖昧な要求と対応する気の利いた行動のペアを含むコーパスを収集し、収集したコーパスを用いて曖昧な要求が入力されたときに適切な気の利いた行動を選択する分類器を構築しました。この分類器の学習には本研究で提案した新しい Positive/Unlabeled (PU) 学習を用い、従来の PU 学習よりも高い分類精度が得られることを確認しました。

主要論文

1. Akishige Yuguchi, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino, Carlos Ishi, Yasutomo Kawanishi, Yutaka Nakamura, Takashi Minato, Yasuki Saito and Michihiko Minoh.
   "Butsukusa: A Conversational Mobile Robot Describing Its Own Observations and Internal States."
   In Proceedings of 17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 2022.
2. Koichiro Yoshino.
   "Embodied Dialogue by Autonomous Robot."
   The third workshop of natural language processing for conversational AI (NLP4ConvAI) at the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2021); Invited Talk, 2021.
3. Sara Asai, Seitaro Shinagawa, Koichiro Yoshino, Sakriani Sakti, Satoshi Nakamura.
   "Eliciting Cooperative Persuasive Dialogue by Multimodal Emotional Robot."
   International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology (IWSDS) 2021.
4. Seiya Kawano, Koichiro Yoshino and Satoshi Nakamura.
   "Controlled Neural Response Generation by Given Dialogue Acts Based on Label-aware Adversarial Learning"
   Transaction of The Japanese Society for Artificial Intelligence,Vol.36, No.4, July 2021.
5. Shohei Tanaka, Koichiro Yoshino, Katsuhito Sudoh and Satoshi Nakamura.
   "ARTA: Collection and Classification of Ambiguous Requests and Thoughtful Actions"
   Proceedings of the 22nd Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2021), Singapore, Singapore, July 2021
6. 田中 翔平, 吉野 幸一郎, 須藤 克仁, 中村 哲.
   "雑談対話応答における連続する事態の一貫性と対話継続性の関係"
   自然言語処理, Vol.28, No.1, pp.26-59, 2021年3月
7. Seiya Kawano, Koichiro Yoshino, David Traum and Satoshi Nakamura.
   "Dialogue Structure Parsing on Multi-Floor Dialogue Based on Multi-Task Learning"
   In Proceedings of the first ROBOT-DIAL workshop at IJCAI 2020.
8. Seiya Kawano, Masahiro Mizukami, Koichiro Yoshino and Satoshi Nakamura.
   "Entrainable Neural Conversation Model based on Reinforcement Learning"
   IEEE Access, Vol.8, pp.178283 - 178294, September 2020.
9. Tung The Nguyen, Koichiro Yoshino, Sakriani Sakti and Satoshi Nakamura.:
   "Policy Reuse for Dialog Management Using Action-Relation Probability"
   IEEE Access, Vol.8, pp.159639-159649, 2020
10. Luis Fernando D'Haro, Koichiro Yoshino, Chiori Hori, Tim K. Marks, Lazaros Polymenakos, Jonathan K. Kummerfeld, Michel Galley, and Xiang Gao.:
    "Overview of the seventh Dialog System Technology Challenge: DSTC7"
    Computer Speech & Language, Volume 62, 2020
11. Seitaro Shinagawa, Koichiro Yoshino, Seyed Hossein Alavi, Kallirroi Georgila, David Traum, Sakriani Sakti, and Satoshi Nakamura.:
    "An Interactive Image Editing System using an Uncertainty-based Confirmation Strategy"
    IEEE Access, Vol.8, pp.98471 - 98480, 2020
12. The Tung Nguyen, Koichiro Yoshino, Sakriani Sakti, Satoshi Nakamura.:
    "Dialog Management of Healthcare Consulting System by Utilizing Deceptive Information"
    人工知能学会論文誌 (Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence), Vol.35, No.1, pp.DSI-C_1-12, 2020
13. 勝見 久央, 吉野 幸一郎, 平岡 拓也, 秋元 康佑, 山本 風人, 本浦 庄太, 定政 邦彦, 中村 哲.:
    "論証対話システムにおける情報探索対話戦略の最適化"
    人工知能学会論文誌, Vol.35, No.1, pp.DSI-D_1-12, 2020
14. Nurul Lubis, Sakti Sakriani, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura.:
    "Positive Emotion Elicitation in Chat-based Dialogue Systems"
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), Vol.27, Issue.4, pp.866--877, April 2019
15. Koichiro Yoshino, Kana Ikeuchi, Katsuhito Sudoh, Satoshi Nakamura.:
    "Improving Spoken Language Understanding by Wisdom of Crowds"
    In Proceedings of The 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING2020), Barcelona (virtual), Spain, December 2020 (accepted).
16. Koichiro Yoshino, Kohei Wakimoto, Yuta Nishimura and Satoshi Nakamura.:
    "Caption Generation of Robot Behaviors based on Unsupervised Learning of Action Segments"
    In Proceedings of International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology (IWSDS) 2020, Madrid (virtual), Spain, Sep. 2020.
17. Seiya Kawano, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura.:
    "Neural Conversation Model Controllable by Given Dialogue Act Based on Adversarial Learning and Label-aware Objective"
    The 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG2019), Tokyo, Japan, October 2019.
18. Shohei Tanaka, Koichiro Yoshino, Katsuhito Sudoh, Satoshi Nakamura.:
    "Conversational Response Re-ranking Based on Event Causality and Role Factored Tensor Event Embedding"
    The 1st workshop on NLP for ConvAI workshop in ACL conference, Florence, Italy, July 2019

関連リンク

知識獲得・対話研究チーム(理化学研究所)