著者
山崎 天 坂田 亘 川本 稔己 小林 滉河 Nguyen Tung 上村 卓史 中町 礼文 李 聖哲 佐藤 敏紀
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.113-118, 2021 (Released:2021-11-20)

本稿では、対話システムライブコンペティション4のオープントラックに提出した対話システムについて述べる。本システムはTransformerをベースとした言語モデルの「HyperCLOVA」を用い、ユーザの発話に応じて選択するFew-Shotプロンプトを利用して応答候補の生成を行う。プロンプトは4種類あり、一般的な応答生成、知識応答生成、ペルソナ一貫性を考慮した応答生成、短文抑制のための応答生成を目的としたものをそれぞれ用意し、組み合わせて利用する。後に、不適切な発話を除去するフィルタリングを行うことで、最終的な出力を得るシステムとなっている。予選の結果では1位を獲得し、大規模言語モデルが雑談応答生成に有効であることを示したが、攻撃的な応答生成をはじめとしたいくつかの課題が顕在化した。本稿では、大規模言語モデルを用いた雑談応用における現存の課題や今後の方向性を議論する。
著者
井上 昂治 Lala Divesh 河原 達也
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.155-160, 2021-11-20 (Released:2021-11-20)

音声対話システムがユーザとの関係性を構築・維持するためには、ユーザに対して共感を示すことが重要である。共感を示すためのふるまいとして笑いに着目するが、適切なタイミングで適切な笑いを生成することは高度な対話理解を要する。そこで、本研究ではユーザが先行して笑った場面に限定し、そこでシステムも笑う「共有笑い」の生成に取り組む。提案システムは、(1)ユーザの笑いの検出、(2)システムによる共有笑いの有無の予測、(3)システムの笑いの種類の選択、これら3つのモジュールで構成される。各モジュールの入力は先行するユーザ発話の音響特徴である。著者らが収録したお見合い対話データを用いて各モジュールのモデルを学習した。特に、(2)共有笑いの有無の予測では、ベースライン(ランダム)よりも高い精度で予測できることを確認した。
著者
川本 稔己 山崎 天 坂田 亘 佐藤 敏紀
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.131-136, 2021 (Released:2021-11-20)

本稿では、対話システムライブコンペティション4のシチュエーショントラックに提出した対話システムについて述べる。本システムはTransformerをベースとした言語モデルの「HyperCLOVA」を用いて応答生成を行った。言語モデルには対話履歴だけでなく、状況や発話者のペルソナをFew-Shotのプロンプトとして入力することでシチュエーションに沿った応答生成を可能にした。また、シチュエーションに沿わない応答を生成した場合に備えて、応答開始語句を指定した後に再度生成を行う機構を備えている。その結果、本システムは予選で2位の成績を収め、日本語の大規模言語モデルがシチュエーションに沿ったタスク指向対話の応答生成に有用であることを確認した。一方で、生成文には時折Hallucinationが起こることにより、発話の信頼性や対話の一貫性に未だ課題が残る。本稿では、予選の対話ログを参照し課題の議論を行う。
著者
信田 春満 張 磊 笠原 健治
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.165-166, 2021-11-20 (Released:2021-11-20)

世界初の「ディープラーニング技術を用いて言語生成し会話する家庭用コミュニケーションロボット」として認定された自律型会話ロボット Romi とその技術について紹介する.本稿では Romi の紹介と全体的な技術要素の構成の説明を行い, Romi の主要な2つの会話エンジンである ScenarioGraph と Cooper について説明する.ScenarioGraph はルールベースの会話を行うエンジンで主に天気予報を聞くなど機能的な会話に使用され, グラフで表現された会話ルールに従って会話を行う. Cooper は Romi のおよそ9割の会話を担う Transformer ベースの会話エンジンであり, Encoder 部分と Decoder 部分を統合することで比較的小さなサイズのモデルでも高品質な会話を短いレスポンスタイムで行えるよう工夫されたモデルである.しかし,このようなシステムのペルソナは初めに設定されたもので固定されており,事前に設定されたプロファイルから自動的に更新することができない.例えば,条件づけられていないペルソナについての質問がシステムに入力された場合には,システムが新たなペルソナを含んだ発話を生成する可能性がある.そのため,システムが一貫した対話を行うにはこのような新たなペルソナも考慮する必要がある.そこで本研究では,ペルソナ対話システムが発話履歴に応じて自身のペルソナを自動で更新するという新たな問題設定を考え,これを実現するために,ペルソナ追加機構を持つペルソナ対話システムを提案し,その際に起こりうる問題の影響の調査を行った."
著者
山本 賢太 井上 昂治 河原 達也
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93回 (2021/11) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.09-14, 2021-11-20 (Released:2021-11-20)

ロボットなどの音声対話システムにおいて人間らしい対話を実現するために重要な要素としてキャラクタ表現がある.状況やユーザに応じてキャラクタを使い分けることで,ユーザの対話に対する満足感が向上することが期待される.先行研究では,システムのキャラクタは事前に設定されている.本研究では,ユーザのパーソナリティに応じてシステムのキャラクタを使い分けるユーザ適応の実現を目指す.キャラクタはパーソナリティ尺度を用いて定義する.はじめに,WOZ法で収録したロボットと人間との1対1対話のデータに対する印象評定実験を実施した.対話動画を視聴して,ロボットと人間に対してそれぞれのパーソナリティと両者の相性の印象評定をしてもらった.パーソナリティの評定結果をクラスタリングし,分類結果と相性評定結果との関係を分析した.その結果,ユーザのパーソナリティに対して相性のよいキャラクタの組み合わせがいくつか確認された.