講演情報
[4Yin-A-56]オープンドメイン対話における物語注釈を用いた動的質問項目生成
〇濱 健太1、大塚 淳史1、松尾 和哉1、永徳 真一郎1、野本 済央1 (1. NTT株式会社 人間情報研究所)
キーワード：
対話システム、大規模言語モデル、質問観点生成
パーソナルAIアシスタントがユーザーの日常を理解するには，ユーザーの変化を含む情報を長期的に収集する必要がある．その手段として，ユーザーとの定常的な対話を介した方法が有効と考えられるが，出来事について能動的に質問し，既知の情報を踏まえて深掘りや話題展開の方向性を判断する技術が求められる． 対話状態の管理には事前定義されたスロットやルールが用いられるが，話題が多岐にわたる日常対話では質問項目を事前定義することは困難である. 本研究では，日常の出来事が「いつ・どこで・誰と・何を」といった物語構造を有し，大規模言語モデル（LLM）が物語の生成能力を持つことに着目し，対話状態を物語として管理する手法 Narrative Annotation を提案する. 本手法は対話内容を物語へ変換し，文脈に沿った情報の欠落に注釈を付与し，質問項目を決定する. 長期対話データセット LoCoMo を用いた実験の結果，本手法は複数のプロンプト手法と比較して，短い対話ターン数で出来事理解に関するQA精度を向上させた．この結果により，提案手法がオープンドメイン対話における質問項目決定に有効であることが示唆された．