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対話システムは自然言語に基づく知能ヒューマンマシンインターフェイス分野研究であり，現在スマート製品や自動運転等の知能サービスに活用されている．従来の対話システムは発話理解，対話状態更新，発話選択と発話生成４つの独立なモジュールで構築され，モジュール間に学習誤差の伝播が難しいし，予測誤差がモジュールごとに増やされてしまい，システム改善は困難である．本研究はエンドツーエンド深層学習に基づく，話題知識主導のマルチターン対話システム技術を目標として，対話文から話題知識抽出，対話文品質評価と敵対的生成学習を用いた高品質文生成手法を提案し，知識に基づく医療介護現場対話システムを確立した．
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