大規模言語モデルを用いたStoryIntentionGraphの自動生成の精度改善

対話システムが物語を理解できれば，話者の価値観や経験などをより深く理解することができるようになると考えられる．先行研究で我々は，物語の表現としてElsonによって提案されたStoryIntentionGraph(SIG)に着目し，大規模言語モデル（LLM）を用いて，物語文からSIGの自動生成に取り組んだ．しかしながら，SIGの構造は複雑であり，物語文からSIGを自動生成する精度は高くなかった．本研究では，より高度な推論が可能と考えられるLLMを用いたSIGの自動生成の改善を行う．具体的には,LLMとしてGPT-4o,および，推論力に優れたOpenAIo1を採用し,プロンプトへのshotの導入を行った．実験では，自動生成されたSIGを，人手によって作成されたSIGと比較した．その結果，OpenAIo1にshotの追加を行うことで，人手作成SIGの約76%という比較的高い精度でSIGを自動生成可能なことが分かった．