知識グラフとWikipediaを用いた雑談対話モデルの構築

本研究では，対話モデルがユーザーの提示するエンティティを元に対話をより広げられるように、対話履歴から次の話題となるエンティティとその要約を外部から取得し、モデルの入力文脈に追加するFine-tune手法を提案する。学習したモデルを用いて、発話の自然性、エンティティ応答の妥当性、話題提供の適切性を評価する実験を行った結果、提案手法のモデルがベースラインと比べ、自然性スコアが0.66ポイント、エンティティ応答の妥当性スコアが0.52ポイント、話題提供の適切性スコアが0.6ポイントの向上を示し、提案手法の有用性を確認した。