[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-33] 雑談対話におけるスタイル制御可能な返答生成モデル

〇大石 樹¹、渥美 雅保¹ (1.創価大学)

キーワード：雑談対話、スタイル制御、生成モデル、深層学習

近年、雑談対話に深層学習に基づく生成モデルを利用する試みが盛んに行われている。返答生成モデルの学習には、大規模データセットが必要となり、多くの場合、こうしたデータセットは複数の話者の対話データから構成される。これにより、返答生成モデルは複数のスタイルを内包し、生成される返答は複数のスタイルが入り混じったものとなる。返答のスタイルが定まらないことは、返答の「人間らしさ」の低下に繋がり、雑談対話においてこれは看過できない問題である。よって、本研究の一つ目の目的は、スタイル制御可能な返答生成モデルの構築である。具体的には、GPT-2をベースとし発話とユーザIDを入力し、返答テキストを生成するモデルを構築する。発話とユーザIDを入力することで、発話から返答トピックを、ユーザIDから返答スタイルを決定する。本研究の二つ目の目的は、スタイルの客観的評価手法の提案である。現状、多くのスタイル評価実験において人手による主観評価が採用されている。しかし、この手法は評価者によって結果が変わるため信頼性に欠ける。そのため本研究では、客観的スタイル評価手法としてテキスト分類器を使用した返答者推定を行う。