メタ学習を用いた少量データからの

近年，対話的なアプリケーションにおいて，パーソナライズドチャットボットの普及が進んでいる．パーソナライズドチャットボットを学習させる場合，質問への回答方法を学習させるためには，大量のチャットデータが必要となる．しかし，このデータの入手は困難な場合が多い．特に，特定人物に対して，歴史上に残ったデータが不足している．また，パーソナライズド対話データへの獲得は，手作業によるアノテーションが必要な場合が多くて，時間とコストをかかる．本研究では，これらの問題点を探り，歴史上に残る僅かな少量の対話データからBERTを基礎として事前学習UNILMモデルを実装し，ディープランニングのメタ学習技術により，ロボットが他の対話タスクを解く際に過去に学習した知識を利用することで，中国古代思想家チャットボットのシステムを構築する手法を提案する．実験結果によって，チャットボットの中国古代思想家にパソナライド度，語彙の正確性，応答の多様性，において提案手法の有効性が示された．