話者スタイル抽出と対話フロー生成に基づく対話データ拡張手法

自然言語処理技術の進展に伴い，対話システムが多様なユーザと対話を行う場面が増加している．しかし，特殊な話者スタイルを示す小規模のユーザグループに対しては，データ不足がシステム性能向上を妨げる要因となっている．本研究では，話者スタイルと対話行為の流れを組み合わせたデータ拡張手法を提案する．大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）を用いて話者スタイルを抽出し，事前学習済み言語モデル（Pre-trainedLanguageModel;PLM）を活用して対話行為系列を生成することで，その話者に特化した豊かな対話データを生成する．実験により，提案手法が低リソースユーザグループに適応可能な対話システムの開発に寄与することを示した．