2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[3Yin2] インタラクティブセッション1

2022年6月16日(木) 11:30 〜 13:10 Y会場 (Event Hall)

[3Yin2-48] エントレインメント予測に基づいたニューラル雑談対話モデルの応答リランキング

〇金崎 翔大1,3、河野 誠也3、湯口 彰重3、桂井 麻里衣2、吉野 幸一郎3 (1.同志社大学大学院理工学研究科、2.同志社大学理工学部、3.理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト)

キーワード:対話システム、エントレインメント現象、ニューラル会話モデル、リランキング

エントレインメントは,対話における話者間の話し方が対話の進行に従い類似する現象を指す.エントレインメントを考慮して対話システムの応答選択・応答生成を制御する試みもある.一方で,対話システムがどの程度エントレインメントする応答をするべきかは経験則により決定され,文脈に対する理想的なエントレインメントの度合いを自動決定する対話システムは十分検討されていない.本研究では,対話文脈に対して理想的なエントレインメント度合いを自動決定し,ニューラル対話モデルのn-best応答候補をそれに基づきリランキングする手法を提案する.人間同士の対話におけるリアルタイムな同調戦略を対話システムに模倣させることで,応答の自然性が向上することを期待する.このリランキングによる効果を確認するため,提案手法の応答について自動評価および主観評価を行った.実験の結果,提案したリランキング手法が主観評価を顕著に悪化させることなく応答のエントレインメントを制御することが可能であり,エントレインメント誤差を減少させることを示した.また,既存のエントレインメント指標の問題などが示唆された.

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