【研究領域課題番号】18H03580 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

日本手話 / 文単位 / 手話翻訳システム / 深層学習 / クラウドソーシング / コーパス / 語彙 / 対話 / 発話単位 / アノテーション / 手話話者

【研究成果の概要】

本研究は，手話翻訳システム構築を目指し，手話対話における文単位を認定することを目的としている．手話翻訳システムの構築を目指すとき，文は翻訳の基本単位となる．驚くべきことだが，自発手話対話の文単位は研究上明らかになっていない．一方で，手話を生活言語とする手話話者の間では文単位は自明のことである．対話における文単位は，文の形をしていないことが往々にある．本研究では具体的に，(1) 文末(TRP)に出現するNMS(非手指動作)要素を手話話者の協力を得て特定し， (2) 深層学習を用いた画像処理技術で文単位を自動セグメンテーションするシステムを構築し，(3) クラウドソーシングを用いて不特定多数の手話話者に文単位認定の結果の適切性を問い，(4) 手話翻訳システムのデザインについて検討することを課題としてきた．これらのうち平成31年度/令和元年は，(1)と(2)に関して，前年度に実施した人でによる文単位（論文等では「発話単位」に呼び換え）のアノテーション結果を深層学習を用いた画像処理で認識することが可能かを検討した．(3)について，前年度実施した「野菜チャレンジ」実験の試みの結果，マイノリティ言語の一つである日本手話はクラウドソーシングによる作業は困難であることを確認した．これは，日本手話の使用者がクラウド（群衆）と呼べるほどいないこと，手話言語学の範疇を理解させてから実験に参加させることが困難であることが理由である．(4)について，自然言語処理の最新の問題を議論し，手話の翻訳システムのデザインについての具体的な案を出し合った．結果として，発話単位に対する品詞アノテーションを人手て付与し，係り受け解析を実施する環境を整えた．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31

【配分額】38,220千円 (直接経費: 29,400千円、間接経費: 8,820千円)

【研究分野】言語学

【研究領域課題番号】16H03421 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

韻律 / アノテーション / 日常会話 / 話し言葉コーパス / コーパス / 会話音声 / コーパス言語学 / 音声 / イントネーション

【研究成果の概要】

本研究課題の目的は、『日本語日常会話コーパス』（CEJC）に対する韻律ラベリングを通して、韻律ラベリングスキームX-JToBIをベースに、くだけた発話を多く含む会話音声の韻律体系を実証的に検証・確立することである。CEJCは200時間の多様な場面の日常会話を含むコーパスであり、そのうち20時間に相当するコアと呼ばれるデータセットを対象に、X-JToBIを簡略化した体系(「簡易版X-JToBI」)に基づきラベリングを実施した。その上で、自発性の高い独話と比較しながら日常会話のラベリングデータを分析することにより、日常会話の韻律的特徴を実証的に明らかにした。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)

【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】16K00202 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

対話 / 臨床心理 / カウンセリング / アノテーション / 誉め / 褒め / ミスコミュニケーション / 齟齬 / 技法 / 心的状態 / コーパス / マルチモーダル / 認知モデル

【研究成果の概要】

カウンセリングのような対話によって問題解決を図る場面において，コミュニケーションに齟齬が生じる状況が問題となる．カウンセリングでは，クライエントの問題を解決するための技法が用いられるが，いつもクライエントに響くとは限らない．カウンセリング技法のひとつに，コンプリメントと呼ばれる褒める言葉がけがある．コンプリメントが成功する場合や失敗する場合に何が起こっているのかを解明するために，カウンセリング対話のデータベースに対して，対話の基本的な機能をラベル付けするアノテーションを実施するとともに，コンプリメントをアノテーションするための手続きを開発し，分析基盤を整備した．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】16H02865 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自然言語処理 / コーパス / アノテーション / 視線情報 / 振舞い情報 / 機械学習 / 行動履歴 / 視線計測 / コーパスアノテーション

【研究成果の概要】

自然言語処理の分野では，単語の品詞など，解析結果として得たい正解を解析対象のテキストに人手で付与(アノテーション)した「コーパス」を構築し，それを機械学習の訓練データとして用いることによって問題を解く手法が主流である．自然言語処理の広範な課題を網羅するために，自然言語処理の課題をセグメント課題，リンク課題，変換課題に分類し，各タイプの課題においてアノテーション作業者の視線，キー入力，マウス操作などの振舞いを記録し，アノテーション結果に加えてこれらの振舞いの情報も機械学習の入力とすることを提案し，実験を通してその有効性を検証した．

【研究の社会的意義】

文章読解や問題解決における視線情報などの振舞いを分析する研究はおこなわれているが，アノテーション中の振舞いを記録し，さらにそれを言語処理に活用する研究は類を見ない．本研究課題の成果であるアノテーション過程の作業者の振舞いから言語処理に有用な情報を抽出する手法は，十分な解析性能が得られていなかった言語処理の分野においても解析性能を向上させることができ，その学術的貢献は大きい．自然言語処理技術は実社会ですでに利用され始めている．今後，意味や文脈に踏み込んだ研究が発展することにより，既存の実用システムがさらに高度化され，使い易くなることが期待できる．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)