講演情報
[4K4-GS-6b-06]自己開示と情報収集を両立する適応的インタビューのための質問木に基づく質問誘導戦略
〇長澤 史記1、橋本 慧海1、白松 俊1 (1. 名古屋工業大学)
キーワード：
対話システム、インタビュー対話システム、大規模言語モデル（LLM）
感情などのユーザー内面状態に合わせて話題の継続/転換を適応するインタビュー対話システムを用いて機能やサービスの推薦を適切に行うには、話題適応中でも必要な情報を質問できるように質問話題を調整・誘導する仕組みが必要である。この目的に向けて、本研究では話題展開の分岐を木構造グラフで管理する質問木と、質問木上の探索を通じて目的の質問に到達するための質問選択を行う質問誘導戦略を提案する。提案手法ではシステムは質問を深掘り関係を親子とする木構造にて管理し、質問の継続/転換をグラフ上の探索として管理する。グラフのノードとして大規模言語モデル(LLM)により生成した深堀質問候補を配置し、意味的距離や話題適応状況などに基づいて事前設定された目的質問への最適経路を探索することにより次の質問を選択する。テキストベース対話システム上での対話実験を行い、話題の継続/転換が外部から指定される状況での目的質問到達率を評価した。