研究課題
若手研究(A)
本研究では，(1)大規模Webデータから自動生成した発話候補から，文脈に応じて適切な発話を選択することで対話を進めるリカレントニューラルネットワークを用いた対話モデルの提案，および(2)雑談対話中の発話を入力とし，トピック（例えば音楽，ファッション，健康など）に対するユーザの興味の度合いを推定するモデルの提案を行った・
知的対話システム
深層学習を用いた応答選択に基づく対話モデルは近年は非常に活発に研究が行われているが，提案モデルはその先駆けとなる研究の一つであり，学術的に一定のインパクトが有ったと考える．また，興味推定モデルに関しても，システムのパーソナライズに必要な技術であり，ユーザビリティの向上に有用な技術である．
