三者間の関係性を考慮したロボット用会話システムの構築

抄録

本論文の目的は、三者間の関係性を考慮したロボット用会話システムの構築である。会話の頻度と時間から関係性を認識するロボットの研究は行われているが、会話内容からリアルタイムに関係性を認識する研究や関係性に応じてロボットの振る舞いを変更する研究は今まで行われてこなかった。 本論文では人間1人とロボット2台での三者会話において、大規模言語モデルを使用して会話内容から現在の関係性と理想的均衡関係をリアルタイムで推定し、理想的均衡関係を築くための発言を生成するシステムRelBot（dialogue Relational roBotic system）を提案する。本論文における理想的均衡関係とは、人間の望む関係性をバランス理論の均衡状態を満たすように調整したものを指す。 RelBotの有効性を検証するため、現在の関係性の推定精度と人間の望む関係性の推定精度、そして理想的均衡関係を築くための発言の有効性について評価実験を行った。実験の結果、現在の関係性と人間の望む関係性が高い精度で推定できることが示された。さらに、理想的均衡関係を築くための発言の有効性が明らかになった。