[4G2] 自然言語処理-対話システム(2)

[4G2-02] lstmを用いたパーソナル対話技術

〇奥井 颯平¹、中辻 真¹ (1. NTTレゾナント)

キーワード：深層学習、パーソナライズ、対話応答

近年、LSTMを用いた対話応答学習の研究が盛んであり、チャットボットシステムへの応用が行われている。しかし、現状のチャットボットは全体最適化されたAI応答を返すものが主であり、個人ごとの特性に応じたAI応答の選択はできていない。
本稿では、現在のユーザの発話に応じたAI応答の選択を行うにあたり、
ユーザの過去の発話列から、現在の発話と関係付けられるトピックをアテンションモデルを応用し、抽出し、ユーザの現在の発話の表現ベクトルに反映する。それにより、ユーザの時々の発話と、過去の発話に応じた、パーソナライズされたAI応答選択が実現できる。
また、選択されたAI応答へのユーザの反応を基にAI応答の選択をオンライン学習する枠組みを提案し、より個人化されたAI応答選択を強化する