[4Yin2-10] 事前学習済みの大規模言語モデルを用いた対話応答生成における知識的な誤りの類型化
キーワード：知識ベース、対話処理・対話システム
近年，事前学習済みの大規模言語モデルの発展により，それらを活用したニューラル対話システムの性能が向上している． それに加え，人間が持つ知識を利用した知識強化型対話といった枠組みが注目を集めており，より高度で有益な対話を行うニューラル対話システムに関する研究が盛んになっている． しかしその一方で，ニューラル対話システムが生成した応答文には与えた知識と反する情報が含まれてしまう場合があるという問題はこれまで十分に研究されておらず，信頼性などの観点から対話システムの普及を妨げている． このような問題は文章生成タスクで広く用いられているBLEUなどの評価指標では評価することが難しく，その実態に関する知見はあまり得られていない． そこで本研究ではまず，事前学習済みの大規模言語モデルを用いて知識強化型対話モデルを構築し，生成された応答文に含まれる情報の知識的な誤りの性質やその傾向を調査し類型化した．さらに，それらの類型が知識強化型対話モデルの応答文生成における知識的な誤り低減に有効であることを示した.
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