強化学習を用いてキャラクタらしさを付与した雑談応答の生成

抄録

雑談対話システムがユーザに「また対話したい」と思わせるための方法として，特定のキャラクタらしさをシステム応答に付与する方法が考えられる．本研究は，強化学習を用いてニューラル対話生成モデルをfine-tuningすることで，特定のキャラクタらしい雑談応答を生成する対話生成モデルを提案する．Fine-tuningの際に，特定のキャラクタらしさを持つ独立した発話データのみを必要とし，対話形式のデータを必要としない点で既存研究と大きく異なる．評価実験では，被験者に提案手法による対話システムとチャットアプリ上で数ターンの対話を行ってもらった．評価実験の結果，提案手法による対話システムが，ユーザに特定のキャラクタらしさの印象を与え，「また対話したい」と思わせる効果を持つことを確認した．