R-Clarify:曖昧なユーザ発話に対して内省に基づく明確化を行う対話システム

大規模言語モデル（LLM）は、曖昧な指示の扱いにしばしば苦戦する。日常対話における曖昧性はユーザの真の意図、周囲の環境、ユーザ自身の情報に依存するため、曖昧性を踏まえた行動選択は難しい。そこで、意図と環境コンテキストに紐づく曖昧発話545件からなるベンチマークAmbigAct-40を導入する。各インスタンスには、手作業で精選した40種類の行動集合から単一の正解となる気が利く行動を付与した。さらにこのデータセットを利用して、過去試行の経験に基づいて明確化質問を改善し、対話的意思決定を向上させる内省誘導型フレームワークR-Clarifyを提案する。実験では評価指標DPass@𝑘を導入し、提案手法の有効性を示した。