非タスク指向型対話における話題の深さ推定モデルの構築

非タスク指向型対話システムが，話題の深さを考慮しながらユーザに応じて適切な話題を提示することは，より人間らしく自然な対話を実現するために重要であると考えられる．話題の深さを考慮しながら対話できるシステムの実現のための第一歩として，本研究では，様々な話題について，その深さを推定できるモデルを構築することを目指す．我々は，独自に作成した話題の深さデータセット1）を用いて，GPT-3.5をファインチューニングし，話題の深さ推定モデルを構築した．そして，評価実験を通して，本モデルが，ベースラインと比較して，高い精度で話題の深さを推定できることを確認した．