近年，対話システムの進化に伴い，生成される回答の質の向上が重要な課題となっている．本研究では，知識グラフを対話システムに記憶させることにより，回答の質を向上させると同時に，回答中の幻想問題を軽減する方法を探究する．具体的には，知識グラフを記憶するための3種類の学習タスクを提案し，その有効性を検証する．実験結果から，一般的な知識検索対話システムと比較して回答の生成品質は向上しなかったものの，新たな可能性を探る一歩となった．本研究は，対話システムの質的向上と知識グラフの活用における新たな方向性を示唆している．

オープンドメイン対話システムは，人工知能と自然言語処理の分野で重要な進展を遂げてきたが，依然として重大な課題に直面している．具体的には，これらのシステムにはしばしば一貫性のない回答や，事実上の誤りを含む回答を生成するという問題がある．この問題の原因は，文脈の深い理解不足や，特定の知識に基づく正確な回答の生成が困難であることに由来する．このような背景のもと，知識ベース対話システムが提案され，注目を集めている．これらのシステムは，特定の知識ベースに基づいて情報を提供することで，回答の質と正確性を向上させることができる．たとえば，Youngら[1]やHuangら[2]の研究では，知識ベースを活用することで，対話システムの回答精度が向上することが示されている．このアプローチは，情報量を増加させると共に，対話の一貫性を保つための重要な手段ともなっている．．一方で，知識検索対話システムは，Dinanら[3]やGhazvininejadら[4]などの研究で示されるように，広範な情報源からのデータ検索に基づいて回答を生知識記憶対話システム知識検索対話システムDialogueKnowledgeDialogueKnowledgeContextBaseContextBaseFinetuneFinetuneKnowledgeRetrieveResponseGenerationResponseGenerationItwaswrittenbyMarkBoal,whoactuallyalsowroteTripleFrontier.ItwaswrittenbyMarkBoal,whoactuallyalsowroteTripleFrontier.成する．これにより，様々なトピックに対応する能力が向上するが，検索エラーや非効率性，関連性の低下などの問題も伴う．これらの課題に対処するため，言語モデルのパラメータに直接知識を組み込む知識記憶対話システムの研究が進められている．Sunら[5]の研究は，この新しいアプローチが知識検索プロセスを必要とせずに，高品質な対話を生成できることを示している．このようなシステムは，対話の自然さと応答性を大幅に向上させることが期待できる．特に，知識グラフに基づく知識ベース対話システムは，構造化された知識形式を活用することで，より洗練された情報提供を可能にする．知識グラフを対話システムに記憶させることは，回答の正確性と関連性を大幅に向上させることができ，ユーザー体験の質を高めることが期待される．本研究では，この分野での新たな進展として，対話システムが知識グラフを効果的に記憶するための3つの異なる学習方法を提案し，その実用性と効果を検証する．本稿では，まず知識検索対話システムと知識記憶対話システムについて述べる．次に提案する対話システムについて述べる．最後に提案する対話システムの実験と評価について報告する．.Dialogue知識記憶対話システムdataDialogueKnowledgeContextBaseFinetuneKnowledgeGraphResponseGenerationKnowledgeGraphItwaswrittenbyMarkBoal,whoactuallyalsowroteTripleFrontier.