Presentation Information
[4Yin-A-66]Development of an LLM-Based Word Wolf Agent Considering Semantic Similarity Between Words
〇Soka Matsugaki1, Yunoka Yamamoto1, Ryusei Nishio1, Joji Suzuki1, Ayuki Kuruko1, Reon Ohashi1, Kazuya Tsubokura1, Kunikazu Kobayashi1 (1. Aichi Prefectural University)
Keywords:
Large Language Model,Incomplete Information Game,Game AI,Word Wolf,Similar Concept
本研究ではコミュニケーション型不完全情報ゲームの一種であるワードウルフを対象とする．このゲームでは各プレイヤにお題となる二つの単語のうちの一方が与えられる．多数派と少数派に分かれるため，会話を通じて少数派を見つけ出す必要がある．そのため与えられた単語に関する自然な会話力と，他者の発言から少数派を推測する能力が求められる．多くの場合，二つの単語は類似概念から設定されるため，人間のプレイヤは与えられた単語からその単語の概念の位置づけを整理し，対となるもう一方の単語を推測しながらプレイする．しかし既存研究では単語の概念を明示的にLLMに与えておらず，もう一方の単語の候補を十分に考慮して発話を生成しているとは言い難い．本研究ではLLMを用いて与えられた単語の上位概念から類似概念の推測と類似単語の候補を探索し，探索結果より類似度が高い5つを類似単語として発話生成時に考慮する手法を提案する．既存手法と提案手法を比較し，客観的な勝率と主観的な発話の評価からワードウルフエージェントの自然な会話力と少数派の推理力が向上するか検証した．