PreﬁxTuningとキャラクタ属性の加減算を利用したキャラクタ風発話生成

メ，ゲームなどの発話者から収集できる発話文の量特定のキャラクタの特徴を反映した発話を生成すには限りがあるという問題がある．る技術は小説やアニメ，ゲームなどの応用においてそこで本論文では少量の発話文からキャラクタ大いに需要がある．しかしながら既存手法の多くはの特徴を有した発話文を生成する言語モデルの構変換規則を人手で構築する必要があり高コストであ築を試みる．一般に言語モデルのﬁne-tuningには十る．また，対象キャラクタの言語モデルを構築する分な量の訓練データが必要であり，少量の発話文の場合にも収集できる訓練データに限りがある．そこみからキャラクタの特徴を捉えることは困難であで，本研究では少ない訓練データから良質な言語モる．そのため本論文ではキャラクタの属性に注目デルを構築する手法を提案する．具体的には，キャし，似た属性を持つキャラクタの発話文を活用するラクタの持つ属性情報をベクトル(preﬁx)として明ことを提案する．具体的には，属性をベクトルとし示的に与える．その際，類似属性を持つ他キャラクてして扱い，類似属性を持つキャラクタの発話からタの発話から属性ベクトルをpreﬁx-tuningの形式でpreﬁx-tuningの形式で属性ベクトルの表現学習を行学習させることで良質なベクトル表現を獲得する．う．その後学習した属性ベクトルを生成の際に入力またpreﬁx同士の加減算を利用することで属性同士文に付加することで対象キャラクタの特徴を捉えたの加減算を試みる．実験の結果，提案手法ではキャ発話の生成を目指す．また，属性ベクトル同士の加ラクタの特徴を捉えた発話を生成することが難しい減算についても調査を行う．例えば，”ツンデレ”とことがわかった．一方で一部の実験では発話に改善いう属性は”ツンツン”と”デレデレ”のようにより小が見られ，属性情報を明示的に与えることや属性のさな属性に分けて考えることができる．そこで，そ加減算が有効に機能する可能性が示唆された．れらを個別にベクトルとして表現しベクトル同士の加算の形で表現することを考える．このようにする