[2D1-GS-9] ヒューマンインタフェース：

[2D1-GS-9-02] 状態遷移モデルおよび大規模言語モデルを用いた半構造化インタビューのモデル化の評価

〇長谷川 遼¹、花 一傑¹、宇津呂 武仁¹、橋本 慧海²、中野 幹生²、白松 俊² (1. 筑波大学、2. 名古屋工業大学)

キーワード：半構造化インタビュー、状態遷移モデル、大規模言語モデル

本論文では，半構造化インタビューにおいて，状態遷移モデルと大規模言語モデルを組み合わせた対話制御の枠組みを提案する．具体的には，状態遷移モデルの各状態において大規模言語モデルを用いてインタビュアの発話を生成し，インタビュー対象者の回答に基づいて条件分岐を行う．この枠組みでは，インタビュー対象者の回答に応じてスロットや値を生成・更新することで，インタビュー対話において柔軟な対話制御を可能にする．さらに重要な点として，LLM のプロンプトチューニングを利用することで，半構造化インタビューにおけるインタビュー対象者数の増加に伴い生成されるスロットを蓄積する手法を考案した．評価実験の結果，半構造化インタビューを通して生成されたスロットを蓄積する提案手法は，蓄積を行わないベースラインと比較して，半構造化インタビューを通じて収集できるペルソナ属性や値の数の面で優れていることが示された．
発表希望日：30日(金)以外