DialFill-Select：知識指向対話における対話穴埋め型知識選択モデル

外部知識を検索・参照して応答を生成する知識指向対話では，検索拡張生成（Retrieval-AugmentedGeneration;RAG）の普及により流暢性は向上した一方，(i)ハルシネーション，(ii)取得知識の不完全な活用，(iii)汎用的・冗長な応答が依然として課題である．本研究では，対話穴埋め型枠組みDialFillを基盤に，複数知識スニペットからの知識選択とマスク範囲決定を統合するDialFill-Selectを提案する．提案手法はデコーディング時に<GOOD>／<BAD>を導入し，候補スパンを単一パスでスコアリングすることで，アンカー（キーワード）とマスク範囲を同時に最適化して応答を生成する．OpenDialKGによる評価により，既存手法と比べてノイズ耐性を高めつつ，事実整合性と情報量を維持できることを確認した．