[3Yin-A] ポスター5

[3Yin-A-14] 強化学習を用いた感情情報に基づく共感応答プロンプト最適化への取り組み

〇叢 榕¹、小林 一郎¹ (1. お茶の水女子大学)

キーワード：

共感応答生成、プロンプト最適化、感情情報、強化学習、大規模言語モデル

共感応答生成では、ユーザの感情を適切に理解し、それに沿った応答を生成することが重要である。しかし、既存手法の多くは、固定的なプロンプトを用いており、入力内容ごとの違いを十分に反映できないという課題がある。本研究の目的は、ユーザ発話から抽出した感情情報をmeta-promptに組み込み、入力ごとに最適なプロンプトを生成する仕組みを構築することである。さらに、生成された応答の共感性を自動評価し、その評価結果を強化学習の報酬として用いることで、共感応答に適したプロンプトの最適化を行う。
本取り組みにより、感情情報を明示的に導入したmeta-promptに基づくプロンプト最適化手法が、共感応答生成において一定の有用性を持つ可能性を示すと共に、感情情報の導入が応答生成に与える影響があることを確認した。