1 はじめに

• 大量のデータに対して，統計を利用した音声認識処理がある程度まで成 功したことを受けて，自然言語処理においても，大量のデータを利用した研究 が盛ん．
• 抽象的な構造を扱う必要がある対話の研究を行な うためには，加工したデータが必要だと考えられている．
• 音声対話データのような話し言葉は， 収集やデータ整理に手間がかかるため，書き言葉のデータに比べ，大量に収集 するのが難しい．

  例)1億語規模で作られた British National Corpus で は，話し言葉と書き言葉の量の比率は，1:9

• タグ付き対話データの利用目的
  • 音声認識の認識候補を絞り込み
  • 音声対話システムの誤り修復
  • 働き掛けや応答のような，対話の局所的な構造の調査
  • 局所構造や局所構造間の関係が変化したときのコミュニケーション の効率や課題達成率の変化を明らかにする
• 研究目的が異なれば必然的にタグは異なるが，データの流通の観点から はできるだけ標準化されているものが望ましい．
• 欧米におけるタグ標準化の試み...DRI談話タグワークショップ
• 日本語対話データのためのタグの標準化を目的として，1996年6月，人 工知能学会の言語・音声理解と対話処理研究会の中に談話タグワーキンググルー プが設置された。