近年の大規模言語モデル（LLM）を活用した対話システムの飛躍的な発展に伴い，対話システムのパーソナライズへの関心も高まってきている．しかし新たな性格のテキスト生成モデルを表現するには，表現したい感情の強さや混ざり具合に応じたモデルを個別に作らなければならない．本研究では，個別の感情を表現することに特化したモデルを感情ごとに作成し，タスクベクトル演算を用いてモデルを合成することで，感情の強弱や複合感情を表現する手法を提案する．LLMを用いたテキスト評価実験の結果，対象感情の強弱と感情の複合いずれについても生成テキストで表現できていることが確認された．

2022年11月のChatGPTリリース以降，大規模言語モデルの急速な発展に伴って対話システムの社会実装への関心が高まっている．対話システムはカスタマーサポート，カウンセリング，介護現場など，様々な場面で必要とされているが，近年ではメタバースにおけるAIキャラクターやヒトデジタルツインなど，時には対話システム自身が個性を持った応答を行うことが期待される分野もある．例えば，自治体での案内業務を行う対話システムに対して広報キャラのような既存のキャラクターの特徴を持たせるといった研究が行われている[1]．そこで，対話システムに記憶，経歴，性格などの個性を持たせるため，個性を構成する要素を文章や埋め込みベクトルで入力する手法が提案されている[2][3]．しかし個性を文章で表現する手法では表現の微細な調整が困難であることや，個性を詳細に表現するために多量の文章を準備する必要があるといった問題がある．一方，個性を埋め込みベクトルで表現する手法はfine-tuningにより実現される．しかし，fine-tuningでは新たな性格を表現したいとき，その都度再学習が必要になるという問題がある．表現したい性格のモデルを個別に作らなければいけないという問題点に対して，個々の観点に沿った応答スタイルのモデルを作成し，それぞれのモデルを合成することで複数の観点を同時に表現可能なモデルを作成する先行研究[4]がある．この先行研究の応用として，応答スタイルの代わりに典型的な性格を表現可能なモデルを作成し，それらのモデルを合成することで再学習を行うことなく複数の性格特徴を併せ持つモデルを構築可能となることが期待できる．ただし，性格を表現するモデルを構築するには，性格がラベル付けされた学習データの収集や，出力テキストの評価が困難である．そこで本研究では，データ収集や評価が難しい性格の代わりに感情を対象として，“個々の感情を表現するモデルを合成することで感情の強弱や複合感情を表現できるモデルを生成する”手法を提案する．また，定量的評価が難しい感情を考慮した応答テキストを評価するため，LLM-as-a-Judge[5]を用いた評価手法も提案する．