長期間の過去文脈を効果的に活用した雑談対話システム

抄録

スマートスピーカーの普及に伴い、対話システムが特定ユーザと継続的に雑談を行うことが期待されるようになっている。そのような状況下では、長期間にわたる過去の対話履歴を考慮した応答を生成することが求められる。しかし、既存のニューラル対話モデルの入力長には制限があるため、膨大な対話ログをそのまま入力するのは困難である。既存手法では過去の対話履歴を要約やプロフィール文に圧縮する手法が用いられているが、応答生成用のデータに加え、圧縮器を訓練する追加の教師データが必要である。本研究では、現在進行中の対話に有用な過去発話を抽出する、雑談応答の生成に特化した抽出器を提案する。大規模なTwitterデータセットを用いた実験を行い、提案した過去発話抽出器が、質問応答システムで用いられる既存の抽出器を上回る性能であることを示した。