[1I4-GS-2] 機械学習: 機械学習と応用 (1)

[1I4-GS-2-01] ポインタ生成機構を用いたキャラクター応答生成の検証

〇奥井 颯平¹、中辻 真¹ (1. NTTレゾナント株式会社)

キーワード：深層学習、LSTM、生成モデル、チャットボット、キャラクター

我が国において，キャラクターコンテンツのライセンスで収益を上げるビジネスが国内だけでなく海外にも拡大しており，その経済効果は大きい．我々は過去にキャラクターと会話することができるチャットボットサービスを多く提供してきており，コンテンツのファンであるユーザがキャラクターと会話をすることを求めていることを確認してきている．
我々は複数の情報源となる参照文書から回答生成に有用となる単語トークンを抽出し，質問文書に対する回答を生成するモデルを提案する．このモデルは過去に構築したモデルから得られる複数の異なるキャラクター応答を参照文書と見做し，ユーザ発話を質問文書と見做すことで，参照文書から単語トークンを抽出し，回答生成に活用することでユーザ発話に対して，当該キャラクターの応答を自動生成できる．本提案が実現できれば，様々な個性のあるキャラクターとの会話の実現を低コストで実現できる．本稿ではポインタ生成機構をキャラクター応答生成に適用した際のモデルと評価基準の提案を行う．