対話生成AIの感情表現力や感情理解力を向上させることで、AIがより人間らしいコミュニケーションが可能になり、ユーザーの体験が改善されることがわかっている。本研究では単語ごとの感情情報を登録した単語感情辞書を作成し、日本語学習済みGPT2モデルにおいて感情情報を付与する層を追加することで感情表現力や感情理解力の向上を目指した。感情付与を行わなかったモデルと感情付与を行ったモデルを、ChatGPTを利用して比較し、感情付与によって感情表現能力が向上することを示した。

現在、最も広く認知されている対話生成AIであるChatGPTは、自然で人間らしい対話生成を実現したが、依然として人間の応答と完全に同等とは評価されていない。対話生成AIのさらなる発展において重要な課題の一つは、AIに感情を理解させ、適切に応答させる能力の向上である。人間の感情や心情を把握し、適切に反応する能力は、対話の自然さを高め、ユーザーの満足度を向上させられることが報告されている[1]。従来の感情情報を考慮した対話生成は、感情をあるなしの2値で考慮していたり、文単位の感情を抽出した研究が多いため、感情の強弱に対応したり、複数の感情を考慮することができなかった。本研究では、この課題に対応するため、各単語の感情情報を確率として抽出する単語感情辞書生成アルゴリズムを提案し、それを使用した対話生成モデルの評価を行う。対話生成AIの評価においてはPerplexityやBERTScoreが広く用いられているが、これらは生成文章の自然さや感情表現などを測る指標ではない。こういった主観的なものの評価においてはアンケート調査が用いられるが、同じ条件で実施するのが難しいことや、回答の真偽が定かではないなどの問題がある。そこで対話生成の研究[2]でChatGPTを利用した評価が行われるようになってきている。本研究ではChatGPTを使って2つの感情付与モデルと感情無しモデルを比較し、感情付与を行った方が感情表現力や対話の自然さが向上することを示した。