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

近年，娯楽[1]，福祉[2]，教育[3]といった様々な領域で，人の代わりの雑談相手となる，非タスク指向型対話システムの活躍が期待されている．このような非タスク指向型対話システムがユーザに提示し得る話題の候補は，ユーザにとって浅く取るに足らないものから，自身の本質にかかわるような深いものまで多岐に渡る[4,5]．この話題の深さという概念は，主に自己開示研究の分野で用いられており，対話における重要な要素の一つであると考えられている[6]．人は一般に，深い話題を他者に対してあまり話したがらない傾向にあると言われている[4,5,7]．また，対話相手との関係性の深化に伴って，人は徐々に深い話題を話すようになるとも言われている[6,7]．以上より，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1）本研究で作成したデータセットはGitHub（https://github.com/IshiguroLab/TopicDepthDataset/）にて公開している．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．具体的には，まず，大規模言語モデルで拡張した話題リストを用意し，人間のアノテータに深さラベルを付与させ，話題の深さデータセットを作成する．次に，このデータセットを用いて，OpenAI2）のGPT-3.5-turboをファインチューニングし，話題の深さを推定できるモデルを構築する．そして，構築したモデルが，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評価実験を通して確認する．