インタビューロボット対話システムにおける発話意欲認識に基づく適応的対話戦略

抄録

本研究の長期目標は、ユーザが話したいこと、興味のあることを共有できるパートナーとしてのコミュニケーションロボットの開発である。この目標を達成するために、本研究ではユーザのマルチモーダルな態度に応じて話題を適応させるインタビュアーロボットを提案する。 このロボットは、対話中のユーザのマルチモーダル特徴から話題転換/継続のどちらが適切かを推定し、推定結果に基づき質問を大規模言語モデルによって生成する。本稿ではこのロボットシステムの実現に向けて、マルチモーダル話題継続度認識モデルと適応的質問生成による効果を検証した。まず、人間とバーチャルエージェントの対話におけるユーザのマルチモーダルな振る舞いを含む対話コーパス "Hazumi"を用いて話題継続度モデルを訓練した。次に、訓練したモデルを搭載したロボットを用いて対話実験を行い、適応的質問生成が対話結果に与えた影響を評価した。