講演情報
[2F4-OS-33-05]LLMの重要区間選択によるスピードデーティング対話の連絡先交換意思予測
〇菊池 百合子1、林 貴斗1、基村 竜晟1、石井 亮2、岡田 将吾1 (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. NTT株式会社)
キーワード：
社会的信号処理、マルチモーダル学習、説明可能なAI
スピードデーティング対話では，対話全体にのみ連絡先交換の可否といったラベルが付与される弱教師付き条件のため，最終意思決定に寄与した対話内区間の同定が課題である．先行研究は固定の時間分割に基づく分析が中心であり，対話ごとに重要区間を選択する枠組みは十分に検討されていない．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を区間選択器として用い，対話ごとに重要な1分区間を選択し，その区間のマルチモーダル特徴量から連絡先交換意思（マッチ／アンマッチ）を予測する枠組みを提案する．10分間対話を1分ごとの10区間に分割し，全区間でRandom Forestを学習し，評価時はLLM選択区間のみを入力として10-fold交差検証で評価した．その結果，提案手法は固定区間の最良条件と同程度のmacro-F1を達成しつつ，対話ごとに異なる重要区間を提示し得ることを示した．さらに，ランダム選択との比較でLLMの選択が偶然より有利であることを確認し，区間削除と前後セグメント比較により選択区間の予測寄与を検証した．加えてJ-LIWC分析から，LLMは動機づけ語と助動詞が多く，三人称代名詞やフィラーが少ない区間を選好する傾向を示した．