著者

小倉 拓人 谷津 元樹 原田 実

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.60, no.3, pp.967-975, 2019-03-15

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本研究では,ユーザが指定した小説中の登場人物との自然言語による雑談対話を実現する対話システムDeep EVEの開発を行った.提案システムでは,青空文庫から取得した小説作品から発話応答の対を抽出しその発話の発話者を意味解析結果に基づきルールベースで推定することで,発話者情報付きの対話データを自動構築した.この対話データを用いて発話者情報を考慮した対話モデルの学習を行い,ユーザの入力に対し指定された小説作品中の登場人物のキャラクタ性を反映した応答文を生成するSeq2Seqモデルを構築した.応答文の自然さや登場らしさについて,主観的評価実験を行った結果,提案システムでは従来システムと比較して,より自然でキャラクタ性を反映した応答を生成できることが示唆された.