雑談モデルは、具体的でない、一貫した性格を示さない、そして魅力的でないといういくつかの問題点が知られています。本研究では、プロファイル情報に基づいて雑談をより魅力的にするタスクについて述べます。私たちはデータを集め、モデルを訓練して（i）与えられたプロファイル情報に基づき；（ii）対話相手に関する情報を処理させることにより、次の発話を予測する指標で測定されるように対話を改善しました。初期段階では（ii）が未知であるため、モデルは個人的なトピックについて対話相手と関わるように訓練されています。私たちはこの結果得られる対話が、会話者に関するプロファイル情報を予測するために使用できることを示しています。