近年、多人数対話の研究が重要性を増している。しかし、既存のほとんどの研究は二者間での対話を前提とするものが多く、多人数での対話の研究についてはあまり進んでいない。その中で、対話の中で人間関係を把握するということが課題の一つとなっている。対話に参加している者同士の関係性の把握が可能になれば、それに対しての掘り下げ質問を行なうことや、関係性が浅い人物のペアがいればそのペアに重点的に話題を提供することができるようになると考える。本研究では、多人数でのチャット対話を題材とし、対話の参加者のうち家族や友人といった関係性があるペアを推定することを目的とする。提案モデルでは、入力されたチャット対話から発話の回数や敬語の使用頻度などといった特徴を抜き出し、関係性を推定する。評価実験の結果、提案システムにより ChatGPT での推定を上回る関係性推定が実現された。
