エントレインメントスコアを用いた応答リランキングとその自動評価

エントレインメントした応答をするべきかを予測モ人間と人間の会話では，エントレインメントと呼デルによって学習し，“理想的”なエントレインメンばれる対話の進行に従って話し方が同調する現象ト度合いをもたらすような応答を自動決定する手法がしばしば発生する．著者らは直近の研究で，対話を提案した．提案したリランキング手法が主観評価文脈に対して理想的なエントレインメント度合いを顕著に悪化させることなく応答のエントレインメを自動決定し，それに基づきニューラル雑談対話ントを制御することが可能であることを示した．一モデルの応答リランキングをする手法を提案した．方で，この研究で用いた単語分散表現に基づく尺度本研究ではこの枠組みに基づき，新たにBERTScoreだけではエントレインメント現象を十分に捉えられに基づくエントレイメント尺度を提案する．また，ず，対話システムの応答生成に利用するための十分従来研究で提案したエントレインメント尺度と本な情報量を持っていない可能性が示唆された．研究で提案したエントレイメント尺度に基づいて，言語的なエントレインメント分析における先行研ニューラル雑談対話モデルの応答リランキングを行究では，様々なエントレインメント尺度が提案されう．また，このリランキング結果に対する自動評価ている．Nenkovaらは対話コーパス内の頻出単語にを行う．着目し，2名の話者によるそれらの利用傾向に基づくエントレインメント尺度を提案した[7]．しかし，