日本語T5を用いたEntity辞書のメンション候補自動獲得手法の提案と評価

本稿ではEntity辞書エントリのメンション候補を自動獲得する手法を提案する．タスク指向型の音声対話システムのEntityLinkingは，Entity辞書を知識ベースとして用いる．Entity辞書はユーザの発話パターンに対応するために，表記揺れや通称，略称などメンション候補登録が必要となるが，構築にコストがかかる問題がある．提案手法は，日本語T5をWikipediaから獲得した見出し語とその同義語対でファインチューニングし，メンション候補生成モデルを構築した．実験の結果，メンション候補を自動獲得したEntity辞書を用いると，人手によるメンション候補を登録したEntity辞書と同等のEntityLinking性能を得られるとわかった．