語り直しを目的とした大規模言語モデルを用いたStoryIntentionGraphの作成とその評価

人間同士の対話において，お互いの価値観や経験は物語によって表出されることが多い．対話システムにおいても，ユーザが話す物語を適切に理解することで，ユーザの価値観や経験を深く理解し，親密さを持ったやり取りを実現できるようになるとともに，より高度なやり取りも実現できるようになると考えられる．本論文では，大規模言語モデルを用い，物語文をStoryIntentionGraph(SIG)に変換する手法について述べる．SIGは，物語中の登場人物,および，その行動・意図・動機に焦点を当て,それらの関係性をグラフとして表したものである．今回，大規模言語モデルとしてGPT-4を用い，所定の物語文からのSIGの自動作成に取り組んだ．また，作成されたSIGの妥当性を評価するとともに，SIGを用いた物語の語り直しを行い，その結果を確認した．