ペルソナ対話システムにおけるペルソナ選択と応答生成

既存の多くのペルソナ対話システムは，大規模ペルソナ対話システムでは対話が進むのに従い，言語モデルをはじめとする大量の学習データで事対話の文脈上生成された新しいペルソナに相当する前訓練された学習済み言語モデルを活用する．こ情報が現れる場合がある．この新しいペルソナを考のような場合，対話システムが生成する内容に，慮しない場合，対話文脈と矛盾した応答を生成する与えたペルソナに含まれない事実が含まれる幻覚ことがあり得る．そこで本研究では，こうした新し（Hallucination[8]）という現象が発生することがあいペルソナに相当する情報をペルソナプールに保持る．例えば，「私は北陸に住んでいます」というペし，その中から対話の文脈に合わせて必要なペルソルソナのみを事前に与えられたシステムが「私は現ナを選択し利用する枠組みを提案する．このため，在休職中です」のような発話を生成した場合，この人手によるペルソナ選択データセットの構築を行新しい「休職中」という情報もその後の応答生成でい，より良いペルソナ選択手法について分析を行っ考慮しなければ応答の一貫性が保たれない.た．構築したデータセットを用いたペルソナ文選択ペルソナ対話システムに関する先行研究では，この評価では,名詞ベース選択の手法が既存の文ベーうした不整合に対応するため，応答生成モデルが生ス選択の手法より精度が高いことを確認した.成した内容に応じてシステムのペルソナを逐次的に更新する手法が提案されている[9,10]．これらの手