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カンファレンス (国内) 大規模汎用言語モデルによるペルソナを考慮した応答生成
川本 稔己 (LINE/東京工業大学), 山崎 天, 佐藤 敏紀, 奥村 学 (東京工業大学)
言語処理学会第28回年次大会 (NLP 2022)
2022.3.14
対話における応答生成では, 自分のこれまでの発話内容や話者のペルソナとの一貫性を保つことが重要である. 本稿では長期間行われる対話を想定し, 従来のペルソナ対話システムでは十分考慮されなかった対話中のペルソナの変動性に着目する. 変動するペルソナを追跡する過程を「抽出」・「選択」・「更新」の 3 つのタスクに分割し, それぞれを解くことで応答を生成する対話システムを提案する. 提案手法は大規模汎用言語モデルである HyperCLOVA を用いて複数タスクを解く. 評価実験の結果から, 提案手法は従来のペルソナ対話システムより高い一貫性スコアを得られ, 長期間行われる対話の一貫性を保つために有効であることを確認した.
Paper :
大規模汎用言語モデルによるペルソナを考慮した応答生成
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