ペルソナ対話システムにペルソナの更新を導入する場合，蓄積されたペルソナを応答生成に活用するためにペルソナの選択方法が重要となる．従来の文ベースの類似度によるペルソナ選択手法は，表層的に似た表現の文にも高い類似度を与えるため，問題がある．本研究では，ペルソナ選択手法の改善のために，ペルソナ選択について分析を行い，入力文とペルソナ文に含まれる名詞語の類似度を用いた選択手法が有望であることを示す．また，名詞ベースと文ベースの選択手法による応答生成文をユーザ評価により比較することで，両者の比較を行った．その結果，ペルソナを常に用いた応答をすると，応答の自然性が低下することが分かった．

ペルソナ対話システム[1,2,3,4]はペルソナと呼ばれるプロフィール情報を持つ対話システムの一種である．ペルソナ対話システムは近年の機械学習モデルの発達により増加している,生成ベースの雑談対話システム[5,6]における応答の不整合問題[3]を解決することを目的としている.本論文では，ペルソナ文の更新が可能なペルソナ対話システムに焦点を当てる.ペルソナ更新は，ペルソナ対話システムにとって重要である.なぜなら，ペルソナ対話システムの生成文は，対話の後で生成されるシステムプロファイルとも整合していなければならないからである.たとえば，図1のように，ユーザがシステムプロファイルを引き出すために「Hellowhatareyoudoingtoday?」という質問をすると，「Iamstudent」というペルソナ文が存在しないにもかかわらず，「Iamstudent」を含む応答が生成されることがある.この現象は，いわゆるHallucinationとしてよく知られており，大規模な事前学習済みのニューラル言語モHellowhataredoingtoday?Iamgood,ijustgotoffworkandtired,iamstudent.IjustgotdonewatchingahorrormovieI'vereadabout20booksthisyear.1.Iamastudent