ゲーミフィケーションによる対話データ収集基盤の構築と状況づけられた対話への利用
【研究キーワード】
自然言語処理 / 対話システム / ゲーミフィケーション / 対話コーパス / アノテーション / クラウドソーシング / ゲーミジケーション
【研究成果の概要】
ゲーミフィケーションのためのプラットフォームとしてMajangAB社が開発したMinecraftを使用した.Minecraftでは立方体のブロックで構成された三次元の仮想世界でプレイヤーがアバターを通して,ブロックを自由に設置・破棄して世界を変更できる.Minecraft自体に特定の目標があるわけではなく,プレイヤー自身がMCの世界の中で自分の目的を設定できる.今年度はデータ収集基盤の構築に注力した.具体的にはMinecraftのmod(Modification)とよばれるシステム拡張の枠組を利用してシステムを拡張し,以下の機能を持つ,対話データ収集基盤DDCraftを実装した.
(1) ゲームプレイヤーの発話と各発話時点での世界の状況を一緒に記録する機能,(2) 外部に用意した対話システムがゲームに参加できるようにするためのインターフェース機能,(3) ゲーム参加者同士が自律的にペアを作り,個別の世界に移動して協働して課題を解決できる機能,(4) プレイヤーが自分あるいは相手の発話にアノテーションをする機能
データ収集基盤を評価するためのゲームとして,1990年代にEdinbourgh大学で構築されたマップタスク・コーパスを作成するための地図課題を参考にしたMansion Taskを実装し,クラウドソーシングを利用したデータ収集実験をおこなった.その結果,ゲーミフィケーションによって質の高い対話データが収集可能であるという結果を得ると同時に解決すべき課題を荒い出した.
【研究代表者】
【研究分担者】 |
横野 光 | 明星大学 | 情報学部 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
西川 仁 | 東京工業大学 | 情報理工学院 | 助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【配分額】16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)