[4A]対話生成

10:25 〜 10:50

[4A-02] Emotional Support Conversationにおける段階的情報融合に基づく共感的な応答文生成

*佐藤 将太¹、佐々木 裕多²、白石 優旗³、張 建偉¹ (1. 岩手大学大学院、2. 東京科学大学大学院、3. 筑波技術大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

Emotional Support Conversation、共感応答生成、応答戦略、応答文生成、対話システム

Emotional Support Conversation (ESC) は，助けを求めるユーザと支援者との対話によってユーザーが抱える精神的苦痛を軽減することを目的としたタスクである．この過程には共感的応答と戦略的支援が必要不可欠である．本研究では，人間の共感形成プロセスに着想を得た応答生成モデル CasDecNet (Cascading Fusion-Guided Decoding Network) を提案する．このESCモデルは，3段階の順序的な情報融合によって，並列的融合処理では埋没しがちな共感要素を強化する: (1) 文脈理解に基づく下地形成，(2) 認知的・情動的共感の獲得，(3) 戦略的支援行動のための戦略参照．さらに，特に共感能力の実装に関して，多次元的な外部知識の活用によってユーザーの状況を正確に推測し，補完するモジュールを導入する．ESConvデータセットを用いた実験を行い，自動評価とLLM評価の双方でベースラインモデルを上回る成果を確認した．特に，応答文の多様性と共感性の指標で顕著な改善が見られ，人間の対話に近い共感的支援を実現する可能性が示唆された．