経験に基づく知識の想起と深化を伴う対話システム

抄録

対話システムが人間社会で活用されるには、高い信頼性と長期的な関係性を築くための記憶・学習能力が必要である。具体的には、過去の対話セッションを記憶し、その内容に関連する経験を通して知識を更新し、その後の対話で活用する機能が必要である。本研究ではまず、このような対話システム開発の初期段階として、過去の対話セッションと経験を通して深化された知識を考慮した雑談対話コーパスを収集し、分析を行った。結果、発話の話題選択において、知識の内容や情報量を考慮する必要があることが示唆された。この知見を考慮して、情報量を考慮した話題選択モデルの構築と、過去の対話セッションと外部知識を考慮するGPT-4ベースの対話システムの開発を行った。そして過去の対話セッションから数日後という設定で対話実験を行い、既存の話題選択モデルに対する情報量を考慮した話題選択モデルの利点を実験的に確認した。