[4E1-OS-11a] 人間と共生する対話知能(1/4)

[4E1-OS-11a-03] Transformer encoder-decoderモデルベース雑談対話システムの学習方法に対する主観評価の変動分析

〇杉山 弘晃¹、成松 宏美¹、水上 雅博¹、有本 庸浩¹、千葉 祐弥¹、目黒 豊美¹、中嶋 秀治¹ (1. NTT コミュニケーション科学基礎研究所)

キーワード：雑談対話システム、大規模Transformerモデル

近年，Transformer encoder-decoderモデルによる，高性能な雑談対話システムが複数提案されている．
これらのシステムでは，システム規模（モデルパラメータ・学習データ量等）を大規模化することで，自然な応答生成を実現している．
一方，対話に対する主観評価について，従来研究ではシステム規模やデコード方法との関係については分析されているものの，Finetuneコーパスによる違いについては分析がなされていない．
また，従来の分析では全体的な自然さ・優劣にのみ焦点が当てられており，多面的・詳細な印象との関係については，十分な分析がなされてこなかった．
本研究では，Finetuneコーパスやシステム規模，付加情報の有無を変化させた場合における，人の対話に対する印象について多面的に評価・分析を行う．