[1N2-J-9] Natural language processing, information retrieval: dialogue

[1N2-J-9-03] Evaluations for personalized chatbot based on LSTM

〇Sohei Okui¹, Makoto Nakatsuji¹ (1. NTT Resonant, Inc)

Keywords:deep learnin, chatbot, LSTM

LSTMを用いたチャットボットシステムへの研究開発が注目されている.しかし，現状のチャットボットは全体最適化されたAI応答を選択するものが主であり，個人の特性に応じたAI応答を選択することはできていない.この問題に対し，過去のユーザ発話系列を個人の特性として学習し，現在の発話に加え，AI応答の推定に活用するPersonalized LSTMモデル(PLSTM)がある.PLSTM は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て抽出し，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，ユーザの現在の発話と過去の発話履歴，両方に応じて個人化されたAI応答選択を実現する.本稿では時系列の情報を含んだ実データセットを用いて，PLSTM が個人の特性に応じたAI応答を高い精度で選択できることを確認した.