知識と話題の埋め込みに基づく質問生成機能を有する料理嗜好インタビューシステムの評価

抄録

料理に関するユーザの嗜好を引き出す対話システムの実現に向け，我々はすでにグラフ構造を持つ大規模知識Freebaseに基づき，話題を選択し，質問を生成する手法を提案している．本稿では，これを実装した機構を搭載した対話システムを開発し，その評価実験の結果を報告する．実装した対話システムには，次の2点の特徴を持つ．(1) 知識グラフのエンティティ間の関係を話題とみなし，話題どうしの関連の強さをWikipediaに基づき学習し，関連話題を選択する．(2) 質問生成時に欠損しているエンティティを知識グラフ埋め込みにより予測・補完することで，様々な料理や材料に関連する話題提供を行う．評価実験の結果，知識グラフ埋め込みを用いた補完により，関連話題を用いた質問生成の成功率は61%向上した．また，提案システムを用いたユーザの入力からは，料理名や材料名，一般名詞といったユーザ嗜好情報となる単語をより効率的に収集できること，さらには，得られた単語は互いに意味空間上での距離が近く，関連性が高いことがわかった．