傾向にあり，回答が困難なタスクと考えられる．例チャットボットが提供する機能の一つに，よくあえば，「入りたいのに入れません」というユーザ質る質問集（FAQ:FrequentlyAskedQuestions）を用い問は「入りたい」に対する目的語が欠落しているたてユーザの質問に回答するFAQ検索がある．FAQめ一般的には回答不能であるが，FAQ検索の場合は検索では，目的語が欠落しているなど，与えられる検索対象がFAQDBに絞られるため，「マイページに質問が不明瞭なことが多く，検索精度の低下の要因入れません」といった質問とマッチすれば良いと推となり得る．そこで，我々は言語生成モデルを用い察できる．このことから，ユーザ質問を明確化するて質問の明確化を行い，FAQ検索に活用する手法テキストを補足することができれば，より正確に回を提案する．質問の明確化のためにモデルが獲得答を提示できる可能性がある．そこで，本研究ではすべき知識がドメインごとに異なることから，言与えられたユーザ質問からそれを明確化するテキス語生成モデルの学習コストを抑えることができるトを生成するモデルの学習を目指す．Prompt-Tuningを用いた．チャットボット事業で収ただし，FAQ検索は複数のドメインで導入される集したデータを用いた実験では3ドメインにおいてことが多く，大規模な言語生成モデルをドメインご提案手法の有効性を検証した．とに学習すると学習コストが膨大になる．そこで言語生成モデルの学習にはPrompt-Tuning[6]を用いる．

Prompt-Tuningでは，質問の明確化に必要な情報を固カスタマーサポートの分野において注目を集め定長の単語列としてモデルへの入力単語列の前方にているチャットボットは，現在多くの企業において付与し，その埋め込みベクトルを学習によって最適ユーザの課題解決を促すツールとして導入されてい化する．これにより，それらの埋め込みベクトルをる．そして，チャットボットが提供する機能の一つ変更するだけで単一の言語生成モデルを複数のドであるFAQ検索は現在盛んに研究が行われているメインに適応可能となるので，学習コストが抑えら[1][2]．れる．FAQ検索では，事前に定義したFAQの中からユー言語モデルの発展に伴い，多くのタスクにおいてザ質問との類似度が高いFAQを選択する．この時，事前学習済みモデルのFine-Tuningが効果的であるユーザ質問とFAQの間で表記が異なることが多く，ことが確認される一方で，事前学習済みモデルの大質問の意味を考慮する必要があることから，我々規模化によりFine-Tuningが困難な場合がある．そは事前学習済み言語モデルを用いた検索モデルをこで，GPT-3[7]ではPromptと呼ばれるテキストを構築している．特に，オープンドメイン質問応答与えることで，事前学習済みモデルの重みを更新せや日本語クイズタスクJAQKET[3][4]において有効ずに，広範囲のタスクを解くことが可能であるこ性が確認されたDensePassageRetrieval[5]の検索器とが確認された．さらに，Promptに関する従来研（Retriever）を利用している．究[8][9]によると，Promptを適切に設定することにFAQ検索はオープンドメイン質問応答と異なり，よって事前学習済みモデルを用いて事実や常識に検索対象となるテキスト集合が数十件から数百件程関するテキストを生成することが可能であること度の小規模なFAQのデータベース（FAQDB）であが確認されたことから，Promptが重要な役割を果―2050―.たすことがわかる．ただし，タスクの説明等に関するPromptは人手で作成する必要があるため，事前学習済みモデルにとって最適な単語列であるとは限らない．そこで，先頭に固定長の単語列を付与し，それらに対する埋め込みベクトルを学習パラメタとして自動的に最適化するPrompt-Tuningが提案された[6][10]．これより，我々は質問の明確化に必要なドメインごとの知識をPromptに埋め込むように学習できる可能性を考慮し，言語生成モデルをPrompt-Tuningする．