対話システムが共有する第三者情報に対するユーザの興味度推定モデルの構築

継続的にユーザと関わる非タスク指向型対話システム実現のため，対話中にシステムが第三者情報をうわさとして共有する手法が注目されている．この手法によりシステムへの満足度を向上させるためには，第三者情報を共有する際に，ユーザにとってより興味深い内容を選択することが重要であると考えられる．本研究では，ユーザにとって興味度の高い情報を共有する対話システム実現の第一歩として，様々な第三者情報に対するユーザの興味度を推定するモデルの構築を目指す．我々は，独自に作成した第三者情報の興味度データセット1）を用いて，GPT-4oをファインチューニングし，また，推定精度を高めるために多段階推定手法，ユーザ属性を考慮する手法を組み合わせることで，第三者情報についての興味度の推定精度をベースモデルよりも45.4%向上させたモデルを構築した．