適応的対話システムのための終盤の会話を予測する埋め込みモデルの構築

本研究では，対話相手に適応した応答生成を目指し，序盤の対話から，その話者との終盤の対話を予測するための埋め込みモデルを構築する．具体的には，対照学習を利用し，話し方に基づいて序盤と終盤とを紐づける埋め込みモデルを学習する．さらに，最近傍探索ライブラリであるFaissを用いて序盤の対話から，類似した話し方を持つユーザの終盤の対話を獲得する仕組みを構築する．本手法の評価では，旅行代理店タスク対話コーパス（Tabidachi）およびRealPersonaChat（RPC）コーパスを使用し，提案モデルが序盤の対話から終盤の対話を予測するための埋め込み表現の獲得に有効であることを確認した．