多人数対話生成における談話整合性と応答誘導型の文脈書き換え
arXiv cs.CL / 2026/4/9
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要点
- 本論文は、多人数対話生成が口語的な言語や不完全な発話によって妨げられており、その結果として構造化された対話表現の解釈や、それを忠実に用いることが難しくなると主張する。
- DRCR（Discourse Coherence and Response-guided Context Rewriting）は、談話整合性と応答品質という2つのフィードバック信号を用いて対話文脈を書き換える枠組みを提案する。
- DRCRはこれらの信号を用いて、文脈書き換え器と応答生成器の双方のための嗜好データを構築し、生成パイプラインを共同で改善する。
- 本手法には、学習中に相互作用を通じて書き換え器と応答器が反復的に改善する動的な自己進化型学習ループが含まれる。
- 4つの多人数対話データセットに対する実験により、DRCRは生成対話の質を向上させており、「整合性と応答に誘導された書き換え」アプローチの有効性を支持する。
