対話システムにおけるペルソナの自動生成による更新

ペルソナは好みや性格，行動といった話者の情報を集めたテキストであり，ペルソナを考慮することで，より親和的な応答生成が可能になる[1]．本稿ではペルソナを構成する情報の単位（多くの場合，文に相当）をペルソナ要素と呼ぶ．ペルソナを使った対話データセットの1つにPersona-Chat[2]があるが，ペルソナが変化することは考慮されていない．しかし，ペルソナは常に同一ではなく，時間の経過で変化・増加する．Xuら[3]は，対話履歴から新しいペルソナを抽出する機構を提案し，時間経過を考慮したMulti-SessionChatデータセット(以降，MSC)を用いてペルソナ要素を追加することの有効性を示した．しかし，ペルソナ要素を追加するだけでは，含意や言い換えとなるペルソナ要素が溜まっていくだけでなく，ペルソナ要素の変化に対応できない．そこでBaeら[4]は既存のペルソナと抽出したペルソナを比較し，最新のペルソナのみを残す手法を提案した．しかし，最新のペルソナのみを残し，過去のペルソナを削除することは情報の欠落を引き起こす．本稿では，既存のペルソナと抽出したペルソナの両方を考慮し，大規模汎用言語モデルを用いてペOld:Iam33yearsold.New:Iam34yearsold.→Iam34yearsold.===Old:Iamsigningupthegymlatertoday.New:Ifinishedsigningup.→Isignedupforthegym.===Old:<>New:<>→!!!!ルソナを生成的に更新する手法を提案する．大規模汎用言語モデルは，GPT-3[5]に代表される，大量のコーパスで自己教師あり学習された言語モデルであり，ショットと呼ばれる少数のサンプルを記述したプロンプトを与えることで，さまざまな言語タスクを解けることが知られている．最近のプロンプトの記述方法の1つとして，ChainofThought(以降，CoT)がある[6]．一般的なプロンプトではショットとして問題と解答のペアを記述し，言語モデルは与えられた問題の解答を生成する．CoTは，解答を得るための推論過程も記述し，言語モデルは推論過程と解答の両方を生成する手法であり，推論を伴う複数の言語処理タスクで一般的なプロンプトを上回る性能が確認されている[7,8]．ペルソナの更新は，ペルソナ要素の意味・関係性を考慮した推論を必要とする．そこで，大規模汎用言語モデルのプロンプトにCoTを利用する手法を提案する．加えて，含意・中立・矛盾に分類する自然言語推論(以後，NLI)の結果に応じてプロンプトを使い分けることで性能の向上を図る．その結果，情報の欠落を緩和し，自動評価において正解のペルソナとの一致度と応答生成性能の向上を確認した．