個性除去を用いたツンデレキャラ型化チャットAIの対話応答制御

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  • Linguistic Control Using Character Filtering for Tsundere Characterized Chat AIs

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抄録

性格や見た目,声質などの個性(キャラクタ性)に関するユーザの嗜好を反映した対話システムを作成する場合,一般的に(訓練)データとして膨大な入力文と応答文とのペアが必要となってしまい,個人で十分に用意するのは容易ではない.この問題を解決するため,我々は,ユーザの発話(入力文)に対して,顔表情の変化もともなって自然に応答するチャットAIに任意の個性(キャラクタ性)を付与する,いい換えると「キャラ型化」する手法を研究し,かつ,そのキャラ型化チャットAIを個人でもより簡単に自由自在に構築できることを目指している.本論文では,特に「ツンデレ」という個性が付与されたキャラ型化チャットAIの対話応答制御を対象とする.ツンデレ個性付き応答文に対して,クロス言語やルールベース,また両方を組み合わせた「個性除去」を適用することで,キャラ型化チャットAIの構築に必要なコスト(データ量)を削減する手法を提案する.評価実験の結果,クロス言語な一般個性除去を導入することで,チャットAIのツンデレキャラ型化に必要な個性付き応答文のデータ量が41件と少なく,構築・維持コストをあまり掛けない場合であっても,ユーザの入力文に対して相応しい個性付き応答文を出力する上位1件の平均応答精度は0.366,mAP(mean Average Precision)は0.363となり,個性除去を有さない比較手法やルールベースな特定個性除去を上回った.

When a user wants to personally build a dialogue system which meets her/his preference on its character, it requires a huge number of pairs of inputs and their responses. To solve this problem, the authors have carried out several studies on methods for characterization of chat AIs to respond to a user's utterance (input) with facial expressions towards building characterized chat AIs more easily and freely even if personally. This paper carries out a deeper study on linguistic expression control for a Tsundere characterized chat AI, and validates a novel method for more easily building and maintaining it by “Character Filtering (CF)” from its Tsundere characterized response candidates, such as cross-language CF, rule-based CF, and a hybrid of them. The experimental results show that Tsundere characterized chat AIs even with a little amount of data, e.g., only 41 Tsundere characterized responses, can respond to a user's input with cross-language CF, e.g., 0.366 on top 1 response accuracy and 0.363 on mAP (mean Average Precision), more precisely than without CF and with rule-based tsundere-specific CF.

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