ゼロ照応解析に基づく項省略補完を取り入れた対話応答生成

人間同士の対話では，言外の情報が重要である．昨今の対話システムには，対話履歴から応答を直接生成する手法が広く用いられているが，対話履歴内の述語の項は頻繁に省略されるため，統計的なパターンを学習するのみでは，言葉には表れない発話意図を汲み取ることが難しい．そこで，対話履歴内の省略された情報を推測し，明示的に補完した対話履歴から応答を生成するDialogueCompletionusingZeroAnaphoraResolutionframework(DCZAR)を提案する．自動評価及び人手評価の結果，DCZARが応答の首尾一貫性と魅力度を大幅に向上させることを確認した．