タスク指向対話システムのサブタスクの1つであるスロットフィリングにおいて，学習データと異なるドメインで推論を行うクロスドメインスロットフィリングが研究されている．先行研究では，BERTやBARTといった事前学習済みモデルを利用した手法が提案されている．このうち，BARTを用いた先行研究では，抜き出したエンティティをそのまま出力するように学習を行っていた．本研究では，出力が自然な文章になるようなテンプレートを用いることで先行研究の性能の改善を目指した．実験の結果，提案手法が，事前学習を用いた先行研究の性能を上回る結果となった．

近年，人間のように会話を行うことのできる対話AIが普及しつつある．こういった対話システムの研究は，タスク指向対話システムと非タスク指向対話システムの2つに大別される．このうち、タスク指向対話システムは、なんらかの目的を持ったユーザーと会話をすることで、その目的を達成することを補助する対話システムであるが，そのサブタスクとしてスロットフィリングがある．スロットフィリングとは、ユーザーの発話から必要な情報を抜き出すタスクである．スロットフィリングの例を図1に示す．スロットフィリングでは，抜き出さなくてはいけない情報（スロット）の種類があらかじめ定義されており，図1のcity，country，cuisineなどがそれに相当する．そして，モデルはそれぞれのスロットに対応する語句（エンティティ）である“Falmouth”や“fastfoodrestaurant”を発話から抜き出す．従来はドメインに特化した学習データを用いてモデルの学習を行っていた．しかし実際にタスク指向対話システムを構築しようとしたとき、ドメインによってはラベル付き学習データが用意できないことも珍しくなく，そのような状況でもスロットフィリングを行うことのできるモデルを学習する必要がある．上述の課題を踏まえて，学習したいドメインとは異なるドメインの学習データを用いて学習を行うクロスドメインスロットフィリングが近年研究されている．クロスドメインスロットフィリングにおいては，ドメインによってスロットが異なるため，推論時には，学習データには存在しなかったスロットについて扱う必要がある．先行研究[1,2,3]では，事前学習済みモデルをファインチューニングする手法が提案されており，以前の研究と比べて高い性能が報告されている．その1つであるAISFG[3]という手法では，BARTを使い，他の先行研究とは異なりseq2seqのアプローチをとっている．AISFGでは，発話文やスロット説明を組み込んだ文章を入力として，エンティティの文字列のみを出力する方法をとっている．しかしこのデコード方法は，文を出力するように学習しているBARTの事前学習と乖離しており，事前学習でBARTのデコーダ部分が獲得した言語的な知識を，タスクに活かすことができていない可能性があると考えた．そこで本研究では，AISFGと同様にBARTをベースとしながら，シンプルなテンプレートを用いて，エンティティだけでなくスロット説明やエンティ.ティ例もデコード系列に含める手法を提案する．