[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-36] 話者情報に条件づけられた対話モデルにおける話者情報を抽出する方法の比較分析

〇安川 浩貴¹、品川 政太朗¹、水上 雅博²、杉山 弘晃²、須藤 克仁¹、中村 哲¹ (1.奈良先端科学技術大学院大学、2.NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

キーワード：対話モデル、話者情報

近年，文章で明示的に与えた人物の特徴を反映した返答文を生成するモデルが数多く提案されている．これらのモデルの多くは話者に関する情報と対話の入力文を同じエンコーダに加える事で話者らしい返答文を生成しており，かなりの精度で話者の情報を反映した返答文を生成する事が可能となっている．しかしこのようなモデルでは話者情報を記述した文（ペルソナ記述文）の数が増えた場合に限界を迎えてしまう．
そこで本研究では，ペルソナ記述文から話者情報を抽出することで，ペルソナ記述文の情報を，入力文とは別のエンコーダで潜在表現に圧縮してから返答文に反映するアプローチの有用性を再検討する．潜在表現を圧縮する利点には，与えられたペルソナ記述文に沿ってより多様な返答を生成できる点が期待される．実験では，ペルソナ記述文と入力文を同じエンコーダで抽出する場合と，別々のエンコーダで抽出する場合とを比較することで，後者のアプローチの有用性と課題について検証する。