近年では，生成ベースの応答文生成において，対話履歴のみではなく，外部のデータベースから検索した外部知識を利用することによって，情報に富んだ応答文生成が可能となることがわかっている．一方，既存の生成手法では，応答文生成モデルの学習に知識を具体的な名称（エンティティ名）のまま用いている．外部から必要な知識を得るのであれば，具体的な知識を学習せず，知識の用い方のみを学習すべきであると本研究では考え，具体的な名称を記号化し，知識の用い方を学習しやすくする手法を提案する．実験により，提案手法は，既存手法よりも，多くの知識を応答文に取り入れることが可能であることがわかった．

雑談対話システムの課題として，一般的な応答ではなく，情報に富んだ応答生成が挙げられる．生成ベースの手法においては，学習時に対話履歴だけではなく，外部から検索した知識を組み込むことで，情報の多い応答文生成が可能となる[1]．しかし，既存の応答文生成モデルでは，参照すべき知識が与えられているにも関わらず，知識を用いずに応答文を生成してしまう現象，あるいは誤った使い方をしてしまう現象があることもわかっている[2]．この問題に対処する方法として，具体的に知識を学習するのではなく，知識の用い方，すなわち応答文中のどこに知識を含めるかを学習する方法が考えられる．[3]では知識グラフを用いた場合を対象として，EntityNameConstrainedDecoding(ENCD)という手法が提案されている（3.1節参照）．しかし，この手法では，知識を具体的な名称のまま学習に用いており，具体的な知識が学習されてしまう．この結果，知識の用い方だけではなく，具体的な知識もパラメータ中に保持されてしまい，学習できる用い方が減少する問題が発生する．その場合，与えられた外部知識を利用できない可能性が増してしまう．本研究では，ENCDにおけるこの問題を解消する手法として，参照している知識のエンティティ名を記号化する手法を提案する．エンティティ名を特殊トークンに置き換えることで，具体的な名称での学習を避け，知識の用い方のみを学習させることを目的とする．自動評価による比較実験の結果，提案手法は，既存の手法と比べて，応答文としての適切性を保ちつつ，より多くの知識を利用できることがわかった．