2種の対話要約を用いた発話生成に基づく実時間雑談対話アンドロイドロボットシステム

抄録

急速に発展が進む大規模言語モデル (LLM) は、人間に近いレベルでの発話生成を可能にしつつある。こうした発話生成の技術を対話ロボットに応用することで、人間と長期的に関係を継続できる対話ロボットの開発が期待される。本研究では、自然な雑談対話の長期にわたる継続を目指した、LLM に基づく実時間音声対話ロボットシステムを開発する。提案システムでは、長期的な雑談対話を想定し効率的に対話履歴を参照するため、2 種の対話要約情報を組み合わせて発話生成に利用するプロンプトを設計した。要約手法は、言語モデルを利用した生成型要約により対話履歴を圧縮することに加え、名詞抽出型要約により対話履歴に含まれる話題を補完する。提案手法をアンドロイドを用いた実時間音声対話ロボットシステムとして実装した。対話履歴参照機能の有無を比較条件として、アンドロイドロボットとの雑談対話に対するユーザ評価実験を実施した。その結果、提案手法に基づく参照機能は、ロボットが話を理解したという印象に寄与する可能性が示唆された。