近年，対話的なアプリケーションにおいて，パーソナライズドチャットボットの普及が進んでいる．パーソナライズドチャットボットを学習させる場合，質問への回答方法を学習させるためには，大量のチャットデータが必要となる．しかし，このデータの入手は困難な場合が多い．特に，特定人物に対して，歴史上に残ったデータが不足している．また，パーソナライズド対話データへの獲得は，手作業によるアノテーションが必要な場合が多くて，時間とコストをかかる．本研究では，これらの問題点を探り，歴史上に残る僅かな少量の対話データからBERTを基礎として事前学習UNILMモデルを実装し，ディープランニングのメタ学習技術により，ロボットが他の対話タスクを解く際に過去に学習した知識を利用することで，中国古代思想家チャットボットのシステムを構築する手法を提案する．実験結果によって，チャットボットの中国古代思想家にパソナライド度，語彙の正確性，応答の多様性，において提案手法の有効性が示された．

近年，ソーシャルメディアやインスタントメッセージのアプリケーションにおいて，チャットボットの普及が進んでいる（図1）．チャットボットは人々がより簡単にコミュニケーションをとるのを助け，情報やサービスを提供する．言語学習モデルによってチャットボットを構成する場合，学習する人間の会話データの量と質がチャットボットの会話能力の決め手となる．特に，パーソナライズドチャットボットを設計する場合，その傾向が顕著である．パーソナライズドチャットボットは，そのキャラクターの会話履歴や嗜好に基づいて学習し，言葉遣いを改善する必要がある．しかし，十分なデータがないと，ボットに十分な学習機会が与えられず，結果として個人の言葉や考え方をうまくモデル化することができない．この問題に対処するため，本研究では，メタラーニングの手法を用いて，パーソナライズドチャットボットの学習を行う．メタ学習とは，機械が新しい課題をより速く学習できるようにすることを目的とした機械学習の手法である[1]．過去のタスクの大量のデータから新しいタスクの解法を学習するメタ学習アルゴリズムを用いることで，十分なデータがないにもかかわらず，よりパーソナライズドされたシミュレーションの学習結果を得ることができると期待される．中国古代の思想家の思想は，中国文化の発展に重要な役割を果たしてきた．古代中国語が複雑な文字体系であることも相まって，言語研究には多くの課題がある．そのひとつが，データの不足である．中国の古文書は保存状態が様々で，多くの古代思想家の著作があまり残されていない．また，古代中国の思想家の著作には，当時は特定の意味を持っていたものの，現代ではあまり当てはまらない用語や概念が多く含まれている．古代思想家にパーソナライズドチャットボットと会話することで，ユーザーが古代言葉の意味をより正確に理解することが期待される．本研究では，残された少ない会話データをもとに，メタラーニングの手法により中国古代思想家として.パーソナライズドされたチャットボットを実現することを目指す．このようなチャットボットは古代中国語と思想家の研究問題の解決案の一つの手法として活用が期待できる．