運転中の風景を話題とする深層学習ベース雑談システムのための対話データセット構築の研究
Driving Dialogue Dataset for a Transformer-Based Conversational System that Talks about Scenery
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20225164
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（春）
No.36-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 古賀 光, 2) 西島 敏文, 3) 杉山 弘晃 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Ko Koga, 2) Toshifumi Nishijima, 3) Hiroaki Sugiyama |
| 勤務先 | 1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) 日本電信電話 |
| 勤務先（英） | 1) Toyota Motor, 2) Toyota Motor, 3) NTT |
| 抄録 | 筆者らは，運転中の風景を共通の話題とし，まるでパートナーのように自然な雑談をする音声対話システムを構築しており，ベースとなる雑談には大規模なTransformer Encoder-Decoderモデルを用いている．本モデルのファインチューン学習を行うため，実際の乗員同士による，風景を話題とした対話データセットを収集した． 本稿では、本データセットの収集方法と分析結果について詳述する． |
| 抄録（英） | The authors are developing a large-scale Transformer-based spoken dialogue system that makes natural chit-chats like a driving partner about the scenery from the vehicle. To finetune the model, we develop a dialogue dataset that talks about the scenery by actual driver and passenger. This study describes the collection procedure and the analysis of the dataset. 翻訳 |
