[5Yin-A] Poster 8

[5Yin-A-59] A Study on Response Generation Methods Based on Contradiction Detection with Target Person's Information in Specific-Person Imitation Dialogue

〇Hinano Koga¹, Kohei Okuoka¹, Kosuke Sasaki², Hisashi Noda², Masakazu Moriguchi², Masahiko Osawa¹ (1. Nihon University, 2. NEC Solution Innovators, Ltd.)

Keywords:

Character-Impersonating Dialogue,Large Language Models,Response Generation,Cognitive Models

近年，大規模言語モデルの発展に伴い，特定人物の発話を模倣する対話システムの研究が進んでいる．一方で，大規模言語モデルはプロンプトの字義的意味に影響されやすく，不自然な発話が生じることがある．これに対し先行研究では，エージェントの心的状態をプロンプトに記載せずに発話を生成し，生成結果に矛盾があればそれに基づいて発話を再生成する手法が提案されている．本研究ではこの手法を人物模倣対話タスクに応用しケーススタディを実施した．模倣対象らしさを評価した結果，比較手法では対話進行に伴い低下する傾向が見られたのに対し，提案手法では概ね高い値で安定した．また，評価低下の要因となる応答表現の特徴が示唆された．