頑健なFAQ検索に向けたPrompt-Tuningを用いた関連知識の生成

傾向にあり，回答が困難なタスクと考えられる．例チャットボットが提供する機能の一つに，よくあえば，「入りたいのに入れません」というユーザ質る質問集（FAQ:FrequentlyAskedQuestions）を用い問は「入りたい」に対する目的語が欠落しているたてユーザの質問に回答するFAQ検索がある．FAQめ一般的には回答不能であるが，FAQ検索の場合は検索では，目的語が欠落しているなど，与えられる検索対象がFAQDBに絞られるため，「マイページに質問が不明瞭なことが多く，検索精度の低下の要因入れません」といった質問とマッチすれば良いと推となり得る．そこで，我々は言語生成モデルを用い察できる．このことから，ユーザ質問を明確化するて質問の明確化を行い，FAQ検索に活用する手法テキストを補足することができれば，より正確に回を提案する．質問の明確化のためにモデルが獲得答を提示できる可能性がある．そこで，本研究ではすべき知識がドメインごとに異なることから，言与えられたユーザ質問からそれを明確化するテキス語生成モデルの学習コストを抑えることができるトを生成するモデルの学習を目指す．Prompt-Tuningを用いた．チャットボット事業で収ただし，FAQ検索は複数のドメインで導入される集したデータを用いた実験では3ドメインにおいてことが多く，大規模な言語生成モデルをドメインご提案手法の有効性を検証した．とに学習すると学習コストが膨大になる．そこで言語生成モデルの学習にはPrompt-Tuning[6]を用いる．