2種類の対話システムの応答文を定量的に混合する手法の提案

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対話システムとは入力文に応じた応答文を出力するシステムである。応答文には対話システムが学習に用いた教師データの性格が現れる。本研究では性格の一種として、アドベンチャーゲーム等でキャラクターがプレイヤーに対して持つ好感度を扱う。アナログ的に変換する好感度に応じて応答文を変化させることによりゲーム等の娯楽性を高めることができる。このような時に従来研究では好感度毎に多数の対話システムを構築する必要があった。本報告では最も好感度の高い教師データで学習したシステムと最も好感度の低い教師データで学習したシステムの両方の応答文を指定された割合で定量的に混合して中間的な好感度の応答文を生成する手法を提案する。

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