本稿ではEntity辞書エントリのメンション候補を自動獲得する手法を提案する．タスク指向型の音声対話システムのEntityLinkingは，Entity辞書を知識ベースとして用いる．Entity辞書はユーザの発話パターンに対応するために，表記揺れや通称，略称などメンション候補登録が必要となるが，構築にコストがかかる問題がある．提案手法は，日本語T5をWikipediaから獲得した見出し語とその同義語対でファインチューニングし，メンション候補生成モデルを構築した．実験の結果，メンション候補を自動獲得したEntity辞書を用いると，人手によるメンション候補を登録したEntity辞書と同等のEntityLinking性能を得られるとわかった．

本稿が扱うタスク指向型の音声対話システムはユーザ発話に対して応答を生成する．適切な応答生成の実現には，ユーザ発話に含まれる商品名や店舗名などのEntityを正確に認識する必要がある．Entityを正確に認識する手法として，テキスト中に含まれるEntityを知識ベース上に存在するエントリと紐づけるEntityLinkingがある．実際の処理の流れは，入力されたユーザ発話を自動音声認識システムによりテキスト化する．テキストに含まれるEntityをEntityLinkingシステムを通して，知識ベースにある適切なエントリに紐づける（図1を参照）．知識ベースにはEntity辞書を用いる．Entity辞書は，エントリとそのメンション候補が登録された辞書であり，ユーザの多様な発話パターンに対応するために，表記揺れや通称，略称などの様々なフレーズがメンション候補として登録される．しかしなが本研究の対象舞鶴若狭自動車道音声入力入力自動音声認識システムメンション候補生成モデル出力舞鶴道Entity辞書舞鶴若狭自動車道舞鶴若狭道舞鶴自動車道舞鶴若狭道舞鶴自動車道舞鶴道若狭路舞鶴道路若狭道路舞鶴北道路同義語追加リンキング舞鶴道若狭路舞鶴道路若狭道路舞鶴北道路EntityLinkingシステム舞鶴若狭自動車道ら，Entity辞書はEntityLinkingを行いたい各ドメインに対して人手で構築する必要があるため，メンション候補の登録には多大なコストがかかるという問題がある．同義語対を自動獲得する手法に関しては，これまで様々な研究が行われてきた[1,2,3]．しかしながら，タスク指向型の音声対話システムにおけるEntityLinkingで用いられるEntity辞書では，ユーザの多様な発話パターンに対応するために，表記揺れや通称，略称などの様々なフレーズがメンション候補として必要である．そのようなメンション候補は既存手法では獲得することは対象としていない．また前述の手法[1,2,3]では取得したいエントリに関連するドメインにおける大量のコーパスが必要となる．タスク指向型の音声対話システムの場合，対象となるドメインのコーパスが少量しか存在しない場合もあり，メンション候補を獲得できないなどといった問題がある．.そこで本研究では，Entity辞書におけるエントリのメンション候補を自動獲得する手法を提案する．提案手法は，Wikipediaから獲得した見出し語とその同義語対をT5[4]で学習することにより，メンション候補生成モデルを構築する．入力されたエントリに対して出力されたメンション候補集合を用いることで，Entity辞書のエントリに対するメンション候補を登録した．実験では，福井県の道路交通情報に関するシステム主導型の対話ログデータと教師なしEntityLinkingシステム[5]を使用する．提案手法でメンション候補を自動獲得したEntity辞書と人手によるメンション候補登録が行われたEntity辞書で精度を比較し，提案手法の有効性を示した．