ユーザが多数のタスクを実行できる対話システムでは、ユーザの発話から実行したいタスクを正確に推定する必要がある。機械学習型のタスク推定において、新たに学習データを集めることなく多数のタスクを推定するため、APIを自然言語で説明したスキーマを利用したタスク推定方式(Schema-Guided Dialogue: SGD)が提案されている。しかし、SGDで高精度にタスク推定するためには、どのようなスキーマの記述が適切であるか明らかではない。本研究では、SGD研究用の公開データセットを用い、スキーマの記述を変更することによりタスク推定精度の変化を観測した。これにより、スキーマの記述がタスク推定精度に与える影響を分析した。
