11月30日（火） 10:00-18:00

10:00-11:15 一般口頭発表3 (3件)

※発表時間25分（発表20分＋質疑5分）

25. 言語理解と低雑音要求

〇得丸久文（カラハリ・プロジェクト）

26. 健常高齢者向け認知機能訓練用対話システムの在宅実証実験を通じて得られた知見と教訓に関する報告

〇徳永清輝，田村和弘，大武美保子（理研）

27. 共感を表出する音声対話システムのための共有笑い生成

〇井上昂治，Lala Divesh，河原達也（京大）

11:25-12:45 インダストリーセッション (9件)

28. 電話をインターフェースとした音声自動対話の取り組み

〇戸田隆道，友松祐太，杉山雅和，邊土名朝飛，東佑樹，下山翔（株式会社AI Shift）

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29. ドメイン展開性の高い音声対話システム技術

〇小林優佳，久島務嗣，吉田尚水，永江尚義，岩田憲治（東芝）

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30. 自律型会話ロボット Romi

〇信田春満，張磊,，笠原健治（株式会社ミクシィ）

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31. 応対ログからのFAQ自動抽出システム NANQ

〇土居誉生，森克利，嘉門勇輝，稲田徹（SCSK株式会社）

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32. 日本語自然言語処理における事前学習モデルの公開

〇趙天雨，沢田慶（rinna株式会社）

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33. ソーシャルデータを活用した「サポートチャットボット」での雑談生成システムの紹介

〇伊島翔大，田中昂志（株式会社ユーザーローカル）

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34. Tutorial English AI：人と共に成長するオンライン語学学習支援AIシステムの開発

〇松山洋一（早大）

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35. マルチモーダル環境におけるPersonalized AIサービスを支えるAPI基盤「AI suite」のご紹介

中辻真，立石修平，〇小瀬木悠佳（NTTレゾナント）

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36. 対話ロボットとのオンライン対話を遠隔制御するシステムによる実験の取り組み

〇港隆史，境くりま，船山智（国際電気通信基礎技術研究所）

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インダストリーセッションの発表予定ポスター

注：事前公開を希望されたポスターのみ表示されています．

13:40-15:00 ポスターセッション2 (9件)

37. ユーザが撮影したインタビュー動画を用いて応答する対話システムの自動構築

〇木元颯人，稲葉通将（電通大）

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38. からかいのユーモア応答生成を目的としたコーパスの構築と分類

〇上垣貴嗣，清水健吾，菊池英明（早大）

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39. 音声対話AIエージェント・システム AIKo の認知機能検査応用 ―企画から動作確認まで

〇瀧和男，古和久朋（神戸大）

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40. 多様な年代の話者による旅行代理店タスク対話コーパスの収集と分析

〇稲葉通将（電通大），東中竜一郎（名古屋大），千葉祐弥（NTT），駒谷和範（大阪大），宮尾祐介（東大），長井隆行（大阪大）

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41. 対話ライブコンペシチュエーショントラック初参加から得た学び

〇岡本拓（国際交流基金関西国際センター），納土知樹

42. 日本語母語話者と学習者の終助詞使用の比較 ―「ね」を中心として―

〇斎藤里美（東京外語大）

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43. 大規模テキストを用いたTransformerベース雑談対話システムの構築

〇郭恩孚，南泰浩（電通大）

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44. 類似度と一貫性を考慮してシナリオを選択する用例ベース対話システム

〇QI ZHIYANG，秋山一馬，稲葉通将（電通大）

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45. 対話システムにおける破綻回復処理の検討

〇坪倉和哉，永野葉月，入部百合絵（愛知県立大），北岡教英（豊橋技科大）

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ポスターセッション2の発表予定ポスター

注：事前公開を希望されたポスターのみ表示されています．

15:10-16:10 招待講演

37.長井隆行先生（大阪大学）「自律ロボットの説明性と対話システム」

In recent years, explainability of AI (XAI) has been attracting attentions and various studies have been conducted. Most of these studies focus on explainability as a tool to improve the performance of discriminative models and/or for debugging purpose. On the other hand, my group has been pursuing flexible human-like intelligence by understanding the symbol grounding (or symbol emergence) problems, such as what is the meaning of words, in the context of the physical body and multimodality of robots. In addition, we have been investigating how robots can acquire flexible intelligence associated with language by learning from their own experiences. In the course of these investigations, we came to the conclusion that explainability, as a characteristic that autonomous intelligent robots should have, is somewhat different from the scope of XAI. We defined it as explainable autonomous robots (XAR), and examined its formulation and required technologies from the point of view of what the essence of explaining is. What becomes clear through these investigations is that, in the end, explanation is communication itself. From this perspective, it seems clear that there is a deep relationship between dialogue systems and explainability of autonomous robots. I will talk about the attempts on XAR so far and discuss connections between dialogue systems and XAR research.

16:20-17:20 国際会議報告

ACL: 塚越駿（名古屋大）

SIGDIAL: 田中翔平（奈良先端科大）

INTERSPEECH, SemDial: 千葉祐弥（NTT）

ICMI: 岡田将吾（北陸先端大）

EMNLP: 佐藤翔悦（東大）