過去対話セッションからの想起と深化を行う対話モデル

対話システムが人間社会で活用されるためには，高い信頼と長期的な関係を構築するための記憶と学習の能力が必要である．具体的には，過去の対話を記憶し，記憶をもとに様々な経験から知識を更新し，将来の対話で応用する能力が必要である．特に2回目以降の対話では，過去の対話履歴を想起するだけでなく，対話履歴から想起して利用する外部知識が持つ情報量が重要であることがわかっている[1]．そこで，システムが対話履歴に基づいて想起を行う際，外部知識が持つ情報量を考慮した話題および知識選択のモデルを構築し，大規模言語モデル（GPT-4）のプロンプトとして活用する対話システムを開発した．対話実験から，情報量を考慮した話題選択が，有益な知識の抽出に有効であることを明らかにした．また，情報量を考慮した知識選択が情報提供の側面だけでなく，対話の継続性やエンゲージメント向上といった側面でも有効であることを確認した．