@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213149,
 author = {吉越, 卓見 and 児玉, 貴志 and 新, 隼人 and 坂田, 亘 and 田中, リベカ and 黒橋, 禎夫 and Takumi, Yoshikoshi and Takashi, Kodama and Hayato, Atarashi and Wataru, Sakata and Ribeka, Tanaka and Sadao, Kurohashi},
 issue = {7},
 month = {Sep},
 note = {人間の対話は，文脈中に出現した語句のうち，その場において最も意識の向いた話題に沿って展開される．本研究では，各語句に向けられる意識の度合いを主題性と呼ぶ．既存の雑談対話システムは，文脈についてはそれを言語モデルへの入力とすることで考慮しているが，話題は陽に意識することなく応答を生成する．そのため，話題に沿わない応答をしてしまうことが少なくない．本研究では，主題性の最も高い語句にもとづいて応答を生成することで雑談対話システムが話題に沿った自然な応答をすることを目的とする．この対話システムは，文脈中の主題性の最も大きい語句を推定する主題性推定モジュールと，与えられた語句にもとづいて応答を生成する応答生成モジュールからなる．主題性推定モジュールは，対話データにもとづいた自己教師あり学習により各語句の主題性を定量化し，主題性の最も高い語句を選択する．応答生成モジュールは，与えられた語句が応答に含まれるように生成モデルを学習することで実現する．人手評価により，主題性を考慮した対話システムは，主題性を考慮しないときより自然な応答をすることが確認された．},
 title = {主題性にもとづく雑談対話システムの構築},
 year = {2021}
}