システム発話を起点とした雑談会話におけるパーソナリティを考慮した話題推薦の検討

ユーザのパーソナリティ情報を用いて、興味に合わせた会話を提供することが求められている。本研究では、特にシステム発話を起点とした雑談会話を想定し、ユーザのパーソナリティ情報を利用してユーザの興味のありそうな話題かどうかを推定することができるかを検討した。追加学習したBERTがベースラインを上回る性能だった一方、GPT-4oはベースラインを下回った。パーソナリティ情報から興味の有無を一定の性能で判定できることを確認した。