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J-GLOBAL ID：202402250990231873   整理番号：24A0859115

過去対話セッションからの想起と深化を行う対話モデル

著者 (8件)： 渡邉寛大 (奈良先端科学技術大学院大) ,  渡邉寛大 (理研) ,  河野誠也 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  湯口彰重 (東京理大) ,  湯口彰重 (理研) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 30th  ページ： ROMBUNNO.B11-4 (WEB ONLY)  発行年： 2024年03月04日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 対話システムが人間社会で活用されるためには,高い信頼と長期的な関係を構築するための記憶と学習の能力が必要である.具体的には,過去の対話を記憶し,記憶をもとに様々な経験から知識を更新し,将来の対話で応用する能力が必要である.特に2回目以降の対話では,過去の対話履歴を想起するだけでなく,対話履歴から想起して利用する外部知識が持つ情報量が重要であることがわかっている[1].そこで,システムが対話履歴に基づいて想起を行う際,外部知識が持つ情報量を考慮した話題および知識選択のモデルを構築し,大規模言語モデル(GPT-4)のプロンプトとして活用する対話システムを開発した.対話実験から,情報量を考慮した話題選択が,有益な知識の抽出に有効であることを明らかにした.また,情報量を考慮した知識選択が情報提供の側面だけでなく,対話の継続性やエンゲージメント向上といった側面でも有効であることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 計算機利用システム ,  *言語モデル ,  *想起 ,  対話処理 ,  *自然言語処理 ,  語想起
準シソーラス用語： プロンプト ,  外部知識 ,  言語想起 ,  自然言語対話 ,  対話システム ,  *対話履歴 ,  大規模言語モデル ,  *対話モデル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 対話 ,  セッション ,  想起 ,  モデル