対話に基づく常識知識グラフの構築と対話応答生成に対する適用

人間は対話において，状況や相手が思うことを暗黙的に推論[1]する．いわば人間は，対話の常識1）をもつと言える．それに対して，ニューラル雑談対話システムには対話の常識が足りず，普遍的な応答ばかりを生成するという指摘[2]がある．コンピュータに常識を与える研究は盛んになされており，その一環として常識知識グラフ[3]が構築されている．常識に関する推論は状況や文脈によって異なるが，既存の常識知識グラフは文脈を無視[4]している．したがって，システムが文脈に依存した常識を推論するための，文脈を考慮した常識知識グラフが必要となる．英語にはいくつか存在[5,6,7]しているが，日本語にはない．本論文では，より人間らしい対話システムの実現に向けて，対話の常識を集めた対話常識グラフを提案する．カテゴリと時系列，対象といった次元に注目し，推論すべき関係を定義する．また大規模言語1）常識にはWikipediaに記載されるような知識に該当するものと，社会的相互作用にまつわるものがある．本研究では対話に関して，後者の常識を対象とする．モデルを用いた対話応答生成に対して，対話常識グラフを適用する手法も提案する．提案する対話常識グラフを，日本語で構築2）した．TwitterAPIを用いて対話を収集し，Yahoo!クラウドソーシングを用いて発話ごとに推論を付与した．対話常識グラフの分析では，対話の常識における推論の傾向を明らかにした．さらに，構築したグラフを用いて対話応答生成を行った．HyperCLOVAJP[8]のIn-ContextLearning[9]において，心情の推論をプロンプトとして明示的に与えた．推論を与えることによって，生成される応答の特徴が変化することを示した．