否定的感情のエスカレーションを最小化するための感情調整対話システム

性がある。一方、ユーザが問題焦点型のガイダンス感情調整対話は、否定的感情のエスカレーションを受け入れる準備ができているにもかかわらず情緒を最小化する上で重要な役割を果たす。しかし、効的傾聴を続けると、進展が妨げられる可能性がある果的な調整のためには、対話システムがユーザの調[6,7]。この種の問題は、人間同士の相互作用におい整段階に応じて対話戦略を適応させる必要がある。ても見られる[7]。本研究では、大規模言語モデル（LLM）を感情調整こうした問題に対する既存の研究では、ユーザの対話システムとして用いたときの性能を、次の3つ情動状態、感情極性、話者の注意を用いて介入タイの応答選択条件の下で評価する：(1)ガイダンスなミングの識別に取り組んだ[8]。しかしこの研究はしの応答選択、(2)推定した基本感情に基づく感情共感のみに焦点を当てており、励まし、助言、注意認識型応答選択、(3)Grossの感情調整理論に基づくの切り替えといった他の重要な介入を見落としてい理論誘導型応答選択。我々はインドネシア語の対話る。より広く言えば、既存のアプローチは表出されデータセットを構築し、専門家の判断によって評価た感情に依存した対話戦略を取っており、それは情を行った。実験結果は、LLMに対する明示的な理動状態を反映するものの、ユーザの意図や準備状況論ガイダンスが、調整段階にまたがって適切な応答を反映しない。実際には、ユーザの中に同じ感情がを選択する際のLLMの正確性を有意に改善するこ問題への関与の異なる段階を通じて現れることがあとを示した。り、ユーザが状況を変えようとしているのか、注意をそらそうとしているのか、あるいは状態の再評価