既存の多くのペルソナ対話システムは，大規模ペルソナ対話システムでは対話が進むのに従い，言語モデルをはじめとする大量の学習データで事対話の文脈上生成された新しいペルソナに相当する前訓練された学習済み言語モデルを活用する．こ情報が現れる場合がある．この新しいペルソナを考のような場合，対話システムが生成する内容に，慮しない場合，対話文脈と矛盾した応答を生成する与えたペルソナに含まれない事実が含まれる幻覚ことがあり得る．そこで本研究では，こうした新し（Hallucination[8]）という現象が発生することがあいペルソナに相当する情報をペルソナプールに保持る．例えば，「私は北陸に住んでいます」というペし，その中から対話の文脈に合わせて必要なペルソルソナのみを事前に与えられたシステムが「私は現ナを選択し利用する枠組みを提案する．このため，在休職中です」のような発話を生成した場合，この人手によるペルソナ選択データセットの構築を行新しい「休職中」という情報もその後の応答生成でい，より良いペルソナ選択手法について分析を行っ考慮しなければ応答の一貫性が保たれない.た．構築したデータセットを用いたペルソナ文選択ペルソナ対話システムに関する先行研究では，この評価では,名詞ベース選択の手法が既存の文ベーうした不整合に対応するため，応答生成モデルが生ス選択の手法より精度が高いことを確認した.成した内容に応じてシステムのペルソナを逐次的に更新する手法が提案されている[9,10]．これらの手

法では，システムが生成した応答文からペルソナと近年大規模言語モデルやその周辺技術の発展によみなすことができる部分を抽出し，外部メモリに記り，対話システムは与えられた文脈に対して自然な憶する．この際問題となるのは，入力となるペルソ応答生成が可能となった．この結果，次のステージナが逐次的に増える点である.対話が進むにしたがの対話システム研究，例えばシステム自身の発話とい，利用しうる新しいペルソナは単調に増加する.の整合やシステムに与えられた役割の保持などをそのため，訓練時に想定されていない数のペルソナ目的とするもの，が増えている．例えばペルソナ対を扱うことは考慮されておらず，応答生成に悪影響話[1]は，システムにあらかじめ与えられたペルソを及ぼしうる．ナに従った発話を行わせることにより，応答の不整この問題に対し，入力されたユーザ発話毎に適切合問題を解決しようとする研究のアプローチであなペルソナのみを選択し，選択したペルソナを入力る[2,3,4]．ペルソナの表現方法は大きく分けて2して応答生成を行うことで，システムの応答精度を種類あり，「私は犬を飼っています」のように文形高めることが期待できる．対話の文脈に応じて新し式で明示的に与える場合[1,3,4]や，特定のユーザいペルソナから必要なペルソナを選択して利用するの対話データを基に学習されるユーザ表現ベクト場合，応答に使うべきペルソナの選択は再現率を下ル[2,5]のような，文によらない暗黙的な表現を用げないようにしつつ，適合率を上げることが必要でいる場合がある．ペルソナ対話システムの多くの先ある．こうした目的では，類似する可能性が高いペ行研究では，Transformer[6]による事前学習済み言ルソナ候補をできるだけ網羅できるような基準を用語モデルをペルソナ対話のデータセットで微調整すいることが重要である．この観点から本研究では，る方法が採用されてきた．ペルソナ対話用のデータペルソナ対話システムにおけるペルソナ選択の有効セットにはPersonaChat[1]と呼ばれるデータセット性を確認すると共に，どのような基準で選択するこがよく用いられており，PersonaChatの日本語版デーとがどのような場面で有効か明らかにする．―1447―.