情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本研究では,小説作品から自動構築した学習データを用いて機械学習を行うことで,物語中の登場人物との雑談対話を実現する対話システムDeep EVEの開発を行った.提案システムでは,小説テキスト中に含まれる発話応答の組を抽出し,応答の発話者となる登場人物名を意味解析結果に基づいて推定する.それを学習データとして用い発話者名を考慮した対話モデルを学習することで,ユーザが指定した小説中の登場人物の個性を反映した応答生成を行う対話システムを構築した.提案手法で構築した対話モデルが登場人物らしい応答を行えているか,自然な応答を行えているかについて,評価実験を行い,話者情報を考慮しない応答生成モデルによる応答と比較した.