ユーザに適応する対話システムのためのLLMを用いた自我状態推定

対話システムの発展によって，ユーザへのより適応する返答が求められるようになった．この適応する返答を行うために交流分析に注目し，交流分析を用いた対話システム作成を目指している．しかし，交流分析の対話システムには発話単位でのユーザの自我状態と呼ばれる発話者の心の状態の情報が必要になる．本研究では，大規模言語モデルを用いて対話中のテキストから自我状態を推定することを検討する．実験の結果として，プロンプトに文脈情報や自我状態の説明文，分類の例を入力することによって精度向上だけでなく，出力の精度向上も確認した．