キャラクタ対話システムのための文脈を用いた応答評価

抄録

キャラクタ対話システムの発話の品質を維持するためには，そのキャラクタ性にそぐわない発話をフィルタリングすることが重要である．既存研究ではシステム発話単体が評価対象であるため，発話の口調などにキャラクタ性が表出されているかを評価することは可能であるが，ユーザ発話に対する応答として適切か否かを評価できないという問題がある．そこで本研究では，文脈を考慮したシステム発話のキャラクタ性を評価するモデルを提案する．しかし，モデルの学習に必要なキャラクタ対話収集のコストは極めて大きい．そこで本研究では，比較的収集が容易な，対話形式となっていないキャラクタ発話集合をもとに，大規模言語モデルを用いて文脈・応答ペアからなる学習データを構築する手法を提案する．