雑談対話生成のためのトリビアスコアに基づく知識選択

抄録

知識に基づく雑談応答生成モデルの研究が近年活発に行われている．しかし，それらのモデルは対話中のキーワードに対する説明的な応答を生成しやすい傾向があり，ユーザーを楽しませる能力に欠けている．そこで，本研究では，モデルが知識文の興味深さ・珍しさの度合いを意味するトリビアスコアを自動推定し，トリビアスコアを用いて知識選択を行う手法を提案する．トリビアスコアを使用することで，モデルが複数の知識文の中からより興味深い知識文を選択して応答を生成できるようになり，ユーザーにとって面白みのある雑談対話を実現することができる．本研究ではWikipediaの記事を知識として用いて対話を行ったコーパスであるWizard of Wikipediaに対してトリビアスコアのアノテーションを行い，Transformer Memory Networkの知識選択モデルにトリビアスコアを組み込むことで，提案手法の評価を行う．