マルチタスク転移学習による 小規模教師データを用いた意図理解
2018 年 2018 巻 AM-19 号 p. 01-
詳細
2018 年 2018 巻 AM-19 号 p. 01-
本研究では，マルチタスク転移学習を用いた意図理解方式を提案する．本方式は，意図理解とは性質が異なる複数のドメインのデータを利用し，意図理解の正解率 を高めるものである．転移学習の元ドメインとして日英翻訳データ（日英翻訳タスク）および日本語Wikipedia（文予測タスク）を，目標ドメインとして各発話文 に一つの意図ラベルが付与されている機器操作データ（意図理解タスク）を用いた．その結果，各意図ラベルに対する学習データ数が1, 3, 5と少ないとき，複数 のドメインのデータを利用しない，従来の転移学習の方式の意図理解正解率を，提案方式が上回ることが分かった．
