情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本研究では，Twitter上のツイート及びリプライから自動構築した学習データを用いてSeq2Seqの深層学習を行うことで，発話者のプロフィールを考慮した雑談対話を実現する対話システムDeep EVE　IIの開発を行った．提案システムでは，Twitter上のツイート及びリプライを発話応答の組として抽出する．また，ツイートをしたユーザーのプロフィールを分類しIDを割り当てた．それらを学習データとして用い発話者のプロフィールを考慮した対話モデルを学習することで，ユーザが入力したプロフィール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プロフィールを考慮した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，プロフィールを考慮しない応答生成モデルによる応答と比較した．