メ，ゲームなどの発話者から収集できる発話文の量特定のキャラクタの特徴を反映した発話を生成すには限りがあるという問題がある．る技術は小説やアニメ，ゲームなどの応用においてそこで本論文では少量の発話文からキャラクタ大いに需要がある．しかしながら既存手法の多くはの特徴を有した発話文を生成する言語モデルの構変換規則を人手で構築する必要があり高コストであ築を試みる．一般に言語モデルのﬁne-tuningには十る．また，対象キャラクタの言語モデルを構築する分な量の訓練データが必要であり，少量の発話文の場合にも収集できる訓練データに限りがある．そこみからキャラクタの特徴を捉えることは困難であで，本研究では少ない訓練データから良質な言語モる．そのため本論文ではキャラクタの属性に注目デルを構築する手法を提案する．具体的には，キャし，似た属性を持つキャラクタの発話文を活用するラクタの持つ属性情報をベクトル(preﬁx)として明ことを提案する．具体的には，属性をベクトルとし示的に与える．その際，類似属性を持つ他キャラクてして扱い，類似属性を持つキャラクタの発話からタの発話から属性ベクトルをpreﬁx-tuningの形式でpreﬁx-tuningの形式で属性ベクトルの表現学習を行学習させることで良質なベクトル表現を獲得する．う．その後学習した属性ベクトルを生成の際に入力またpreﬁx同士の加減算を利用することで属性同士文に付加することで対象キャラクタの特徴を捉えたの加減算を試みる．実験の結果，提案手法ではキャ発話の生成を目指す．また，属性ベクトル同士の加ラクタの特徴を捉えた発話を生成することが難しい減算についても調査を行う．例えば，”ツンデレ”とことがわかった．一方で一部の実験では発話に改善いう属性は”ツンツン”と”デレデレ”のようにより小が見られ，属性情報を明示的に与えることや属性のさな属性に分けて考えることができる．そこで，そ加減算が有効に機能する可能性が示唆された．れらを個別にベクトルとして表現しベクトル同士の加算の形で表現することを考える．このようにする

ことで属性ベクトルの再利用性の向上や効率的な学近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModel,習が期待される．以下LLMと略す）やその周辺技術の目覚ましい発実験では日本語オープンコンテンツデータセット展により言語モデルによるある程度自然な対話が実プロジェクトのRosebleuゲームシナリオをコーパス現された．また，API等の整備により質問応答シスとし，属性を性別とBigFive(外向性，協調性，情緒テムやゲームのキャラクタとの対話にLLMを組み安定性など)の高低の22属性とした．ベースライン込むなどの応用もみられるようになった．このようは少量の発話文のみからpreﬁx-tuningしたものとし，な背景から，対話システムにキャラクタ性を持たせ提案手法で学習させた属性ベクトルをpreﬁxとしたた発話を生成する技術には大いに需要がある．モデルと比較した．実験の結果，提案手法ではキャキャラクタ性を反映した発話文を生成する研究ラクタの特徴を捉えた発話を生成することが難しいはLLM台頭以前よりいくつか行われてきたが，そことがわかった．一方で一部の実験では発話に改善の多くが規則ベースの手法であり，手作業による規が見られ，属性情報の明示的な付与や属性の加減算則の構築が高コストであるという問題があった．まが言語モデルを利用したキャラクタ風発話の生成にた，キャラクタの発話分を収集しその発話者の言語有効に働く可能性が示唆された．―2433―.