生成的後処理ネットワークによるタスク指向型対話システムの最適化

後処理ネットワーク(post-processingnetwork;PPN)は，対話システム中の各モジュールの出力を事後修正することで，システム全体のタスク達成能力を改善するコンポーネントである．先行研究において，出力が固定次元のモジュールに対するPPNの有効性は示されてきたが，言語生成モジュール(NLG)の出力は後処理できないという制限があった．本研究では，NLGの後処理を実現するため，言語モデルを活用した生成的後処理ネットワーク(GenPPN)を提案する．具体的には，GenPPNをタスク達成に対して強化学習で最適化するため，各発話が全体のタスク達成に与える貢献度を定量化し，報酬関数に導入する．シミュレーション評価実験と人間評価実験を通して，GenPPNによるNLGの後処理が，システムの性能改善に有効的であることを確認した1）．