2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[4Xin2] ポスターセッション2

2024年5月31日(金) 12:00 〜 13:40 X会場 (イベントホール1)

[4Xin2-94] 大規模言語モデルによる語連想を用いた話題遷移グラフの構築とその評価

〇吉田 快1,2、河野 誠也2,1、吉野 幸一郎2,1 (1.奈良先端科学技術大学院大学、2.理化学研究所 ガーディアンロボットプロジェクト)

キーワード:対話システム、話題遷移、大規模言語モデル

対話システムが適切にユーザの趣向に沿った応答をしようとする場合、対話の文脈に対して自然な応答を行うだけでなく、よりユーザが関心を持つ話題へと自然に話題を遷移・転換する能力が必要である。
そこで本研究では、語連想を大規模言語モデルに行わせることによって、現在の話題から目的の話題へと遷移することのできる話題遷移グラフを構築する枠組みとその評価指標を提案する。
そして、提案手法と知識グラフ上の経路探索を用いた話題遷移手法を比較評価し、より良い話題遷移手法について分析を行った。

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