発話の時間推移を考慮した自由対談文のセグメント分割手法(<特集>並列処理)

組織の円滑な運営や新たな発想の獲得などの面においてインフォーマルコミュニケーションは重要な役割を果たすため, 我々はインフォーマルコミュニケーションの支援手法の研究を進めている.本論文ではその一環として, 不特定分野の自由対話を書き起こし, ある程度の編集を加えた対談文を, 話題に応じてセグメント分割する手法について検討する.従来の話題構造抽出手法の多くは, 目的指向の対話かあるいは新聞や雑誌の記事ないし論文などの一般的文章を処理対象としており, インフォーマルコミュニケーションのような自由対話を対象とするものは少ない.我々は本論文において, 従来から利用されている手がかり句や結束性に加え, 特に対話において重要な意味を持つ時間推移情報を利用した広域結束性を定義し, これを利用した, 話題に応じた対談文のセグメント分割手法を提案する.提案した手法を実装した実験システムを用いて実験の結果.人手によるセグメント分割に対して, 再現率73.2%, 適合率66.7%の精度で一致する結果を得た. : Informal communication plays an important role in many conversations such as for creating ideas and managing an organization smoothly. For this purpose, we have been studying methods to support informal communication. Currently, typical data for structuring conversations in the literature has come from goal-oriented conversations or general texts, i.e. scientific papers, articles of newspapers or magazines. In this paper, we propose a segmentation method for free conversation based on topics. We obtain free conversation in text form from transcribed round-table discussions. In addition to segmenting using standard cohesion and cue-phrases, our segmentation method also uses global-cohesion. Global-cohesion is a measure of regularity of keywords and topic transitions over an entire conversation. Among other factors, we use time transition information to obtain our global-cohesion measurement. In our experiments, we obtained a 73.2% recall factor and a 66.7% precision factor indicating that our segmentation scheme using a mixture of cohesion, cue-phrases and global-cohesion is useful for structuring conversations