講演情報
[4F5-OS-29c-03]感情推定を用いた長期対話のための大規模言語モデルによる記憶管理
〇南谷 優里1、長野 匡隼1,2、谷口 忠大1,3 (1. 京都大学、2. 電気通信大学、3. 立命館大学)
キーワード：
大規模言語モデル、感情推定、長期対話システム
医療やヘルスケア，家庭でコミュニケーションの重要性は広く示されている．特に，対話の内容を適切に理解することは相手に信頼性や安心感を与えることが知られている．近年では大規模言語モデル（LLM）が人のような対話能力を有するため，その社会的役割をLLMが担うことで人手不足の解消が期待されている．しかし，従来のLLMは短期の記憶や曖昧な返答を行うため，その役割を担うコミュニケーション能力を十分に持たない．そこで，本稿では，心理学的知見に基づき，長期的な対話からLLMを用いて重要な情報を推定し記憶・忘却するシステムを提案する．具体的には，ユーザーの対話から感情に関連する発話を逐次的に推定し，記憶を更新するアルゴリズムを構築する．提案手法の有効性を検証するため，様々な長期対話データセットに関する質問応答タスクを用いた．結果から，既存手法を上回る正答率と，重要な情報の長期的な管理における優位性を示した.