対話穴埋めと対話生成による知識ベース応答生成手法

抄録

近年，外部知識を用いる対話システムでは，対話に関連する外部知識と対話履歴を連結して，対話生成モデルに入力し，応答文を生成するという応答生成方法が主流となっている．しかし，対話生成モデルは外部知識を無視し，対話履歴のみに基づいて応答文を生成してしまうという問題がある．この問題に対して，外部知識を常に含むように，外部知識を応答文の一部と見做し，埋め込んだ外部知識の前後の内容を対話穴埋めモデルにより補充するという，知識ベース応答生成手法をこれまでに提案してきた．本研究では，従来提案した対話穴埋めモデルに対話生成モデルを新たに組み合わせることにより，より精度の高い知識ベース応答生成手法を提案する。また、補充する内容の長さを自動的に探索できるように、対話穴埋めモデルの改善手法も新たに提案する。従来手法との比較実験により，提案する応答生成手法は，多様性と正確性評価指標において最高値を示した．