Slackボットによる選好ラベル収集に基づくニュース提示対話のスタイル採択予測

ニュースを話題とした人と対話システムの対話では，ユーザが求める支援の形と返答の方針が合わないと，受け取りにくさや違和感が生じ，満足度の低下や早期終了の一因となり得る．本研究は，ニュース提示対話における返答方針を三つのスタイルに整理し，文脈に応じてユーザがどのスタイルを選ぶかを予測することを目標とする．この目的のために，Slack上でニュース候補の提示と三つの返答候補の提示を行い，ユーザの選択を正解ラベルとして記録するボットを開発してデータを収集した．また、収集したデータからユーザに提示するニュースの提示スタイルを予測するモデルを構築した。本提案システムでは日常的な対話環境で低負担に選好ラベル付きデータを収集し，スタイル採択予測の学習と評価に利用できる．