本論文は我々が対話システムライブコンペティション5に提出したシステムについて報告、分析を行う。本システムは話題継続とペルソナを考慮したシステムである。話題継続の考慮は対話履歴から話題を継続するかどうかを分類モデルで判定しそれに応じて応答生成するものである。またペルソナの考慮は事前に指定したペルソナ、対話中に出現したペルソナをもとに応答生成するものである。応答生成モデルはGPTをJPersonaChat、Hazumiコーパスでファインチューニングしたものを用いた。また話題継続の判定にはHazumiコーパス用いてBERTをファインチューニングし、話題変更、話題継続(弱)、話題継続(強)の3クラス分類を行うモデルを用いた。予選の結果は6位になり、話題についての知識が無いため、単調応答、話題と関係ない発話生成などの問題点が挙げれた。最後に実際の対話例を用いた分析、改善案について述べる。
