ユーザから情報を取得することは，対話システムの主要な用途の1つである．初期の研究であるATIS\cite{hemphill1990atis}では，出発地，目的地，希望の日時等，フライト検索に必要な情報を得ることが対話システムの目的であった．近年では，ものやサービスに対するユーザ評価や意見を収集することを目的とするインタビュー対話システムも提案されている\cite{johnston2013spoken}．しかし，対話システムとのやり取りによって，うまくユーザの嗜好や評価を聞き出すことはまだ十分に達成できていない．一方，人同士の会話に目を向けると，会話を通して客の好みをうまく聞き出していることがわかる．例えば，ソムリエは，客の嗜好を捉えて客の好みにあった料理やワインを勧めるが，その際，客の好みの料理や食味などについて質問する他にも，ワインや食べ物について，専門家としての知識を使って話題の幅を広げながら会話をしている．その結果，ユーザに負担をかけることなく，ユーザの嗜好をうまく収集している．また，商品推薦などの個人化されたサービスでは，ユーザの好みや嗜好の情報が必要であるが，アンケートで数多くの質問項目に回答するのはユーザの負担となることが問題となっている\cite{smyth2007case,lam2008addressing}．そのため，システムとの対話を楽しんでもらいながら，ユーザの嗜好を聞き出すことができれば有用性は高い．そこで本研究では，対話を通してユーザの嗜好を獲得する対話システムの実現を目指し，関連する話題を選択し，その話題を展開しながらユーザの料理や材料の好みについて尋ねるインタビュー対話システムを提案する．これを実現するために，本研究では，分野についての大規模な知識を活用することに着目し，大規模知識を利用した関連話題の選択と質問生成に焦点を当てる．これまでの大規模知識ベースを用いた対話システムの研究では，大規模知識ベースを用いて関連エンティティやその属性を推論することにより，ユーザからの質問に対して多様なシステム応答を生成すること\cite{han2015exploiting}や，雑談対話において意味のある返答を生成すること\cite{moon2019opendialkg}が主要な目的であり，ユーザ情報の取得のための質問生成については取り組まれていない．また，\citeA{lee2015conversational}は知識グラフのエンティティ間の関係を話題とみなし，話題どうしの関連の強さを大規模テキストWikipediaに基づき学習し，話題のベクトル表現（本研究では「話題埋め込み表現」と呼ぶ．）を作成している．そして，この話題埋め込み表現を用いて関連話題の選択を行うことを提案している．しかし，話題埋め込み表現を利用し関連話題を選択しても，その話題についての情報が大規模知識に登録されていなければ，応答生成ができないという問題がある．この問題を解決するために，本研究では，知識グラフのベクトル表現（本研究では「知識グラフ埋め込み表現」と呼ぶ．）を利用して，欠損した知識を補完（この手続きを本研究では「知識グラフ補完」と呼ぶ．）したうえで，関連話題を用いた質問を生成する手法を提案する．以上の議論から，本研究では，話題埋め込み表現を用いて関連話題を選択し，知識グラフ埋め込み表現を用いて知識補完を行いながら，大規模知識グラフに基づき，質問を生成することができるインタビュー対話システムを提案・実装することを目的とする．これにより，対話の中で言及される料理について多様な話題を展開しつつ，料理に関するユーザの嗜好を聞き出すための質問生成を実現する．さらに，実装したシステムを用いたユーザスタディを実施し，本研究で提案する質問生成手法の有用性を検証する．本研究の貢献を以下に示す．\noindent(1)話題埋め込み表現を用いて関連話題を選択し，知識グラフ埋め込み表現を用いて欠損している知識の補完を行うことで，多様なバリエーションの関連話題を選択し，それらについての質問を生成する手法を提案する．\noindent(2)上記(1)の提案手法を料理に関するドメインに適用し，提案手法による質問生成機能を搭載した対話システムを実装する．また，実装した対話システムを用いてユーザスタディを実施し，対話文脈の継続効果があることを示すとともに，提案手法により生成された質問の質を調査する．さらに，対話破綻が一定以下に抑えられた場合には，被験者の主観評価において話題の多様性や文脈の継続性が印象付けられることを示す．本論文は，以下のように構成される．\ref{sec:related_works}章では，関連研究について述べ，\ref{sec:tk_embed}章では大規模知識を用いた関連話題の決定と知識補完による質問生成について述べる．\ref{sec:SDS}章では，実装した対話システムについて説明し，\ref{sec:exp_results}章では，評価実験について述べ，質問生成性能について\ref{sec:eval_questions}章，対話生成性能について\ref{sec:eval_dialogues}章で述べる．最後に\ref{sec:conclusion}章では，本研究のまとめと今後の課題を述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%