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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.65
  3. No.3

スタイル変換による雑談対話へのキャラクタ性の付与

https://doi.org/10.20729/00233247
https://doi.org/10.20729/00233247
733edc25-b9ac-4e6d-bac0-6892f2b4b32d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6503008.pdf IPSJ-JNL6503008.pdf (1.0 MB)
 2026年3月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, 論文誌:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Journal(1)
公開日 2024-03-15
タイトル
タイトル スタイル変換による雑談対話へのキャラクタ性の付与
タイトル
言語 en
タイトル Characterizing Chat-oriented Dialogue System via Style Transfer
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [特集:若手研究者] 雑談対話,スタイル変換,キャラクタ性
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00233247
ID登録タイプ JaLC
著者所属
愛媛大学
著者所属
愛媛大学
著者所属
愛媛大学
著者所属
愛媛大学
著者所属(英)
en
Ehime University
著者所属(英)
en
Ehime University
著者所属(英)
en
Ehime University
著者所属(英)
en
Ehime University
著者名 近藤, 里咲

× 近藤, 里咲

近藤, 里咲

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梶川, 怜恩

× 梶川, 怜恩

梶川, 怜恩

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梶原, 智之

× 梶原, 智之

梶原, 智之

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二宮, 崇

× 二宮, 崇

二宮, 崇

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著者名(英) Risa, Kondo

× Risa, Kondo

en Risa, Kondo

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Reon, Kajikawa

× Reon, Kajikawa

en Reon, Kajikawa

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Tomoyuki, Kajiwara

× Tomoyuki, Kajiwara

en Tomoyuki, Kajiwara

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Takashi, Ninomiya

× Takashi, Ninomiya

en Takashi, Ninomiya

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,応答生成とスタイル変換を組み合わせたパイプラインモデルによって,雑談対話システムにキャラクタ性を付与する.先行研究では,転移学習や強化学習によってキャラクタ性を付与しているが,これらの手法はfine-tuningが可能な応答生成モデルに対してしか適用できない.提案手法の応答生成モデルには,fine-tuningが困難なサイズのモデルやブラックボックスシステムも扱うことができるため,近年の大規模言語モデルの恩恵を受けることができる.スタイル変換モデルは,対象キャラクタの発話に対して折り返し翻訳によってキャラクタ性を除去し,それを復元するという訓練を通して構築する.複数のご当地キャラクタに関する対話データにおける評価実験の結果,提案手法の有効性を確認できた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We characterize chat-oriented dialog systems with a pipeline approach that combines a response generation model and a style transfer model. Although previous studies employed transfer learning or reinforcement learning to characterize chat-oriented dialogue systems, these methods are only applicable to fine-tunable response generation models. Since response generation models in the proposed method can employ models of any size that cannot be fine-tuned or black-box models, we can benefit from the recent large language models. Our style transfer model is built by training the target character's utterance to remove the characterization via roundtrip translation and then reconstruct it. Experimental results on dialogue datasets for several local characters revealed the effectiveness of the proposed method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 65, 号 3, p. 657-666, 発行日 2024-03-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
公開者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:01:45.362654
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