対話システムの柔軟な話題変更に向けたユーザーの興味を推定するプロンプトの検討

抄録

本研究は、ユーザーの興味に応じて対話システムが動的に話題変更することを目指す。対話システムがユーザに対して話題提供を行う場合、システムはユーザの反応に基づいてユーザの興味や関心を推定し、柔軟に対話内容や話題を変更する必要がある。そこで本研究では、会話の冒頭におけるユーザーのリアクションを分析し、その反応に基づいて、対話を継続すべきか、または異なるトピックに移行すべきかを自動的に判断する手法を提案する。具体的には、GPT-3.5-turboおよびGPT-4oモデルを用いてユーザーの興味の有無を自動分類するため、few-shot学習やその他のプロンプトを検討し、どの程度ユーザの興味や関心を推定することができるか検証した。