対話に対する共感のアノテーションと共感制御可能な対話モデルの構築

対話システムにおいて，ユーザーの感情を理解し適切に応答するための共感能力は，自然な対話を実現する上で重要な要素である．近年，ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの発展により，対話システムの応答の自然さは大きく向上している．しかし，これらのシステムは必ずしも適切な共感を示せているわけではない．既存の研究では，共感対話データセットやプロンプト手法が開発されてきたが，共感していない状態については十分な検討が行われていない．対話システムにおける共感をより深く理解し，より適切な対話生成を実現するためには，共感している状態と共感していない状態の両方の特徴を分析する必要がある．本研究では，Bloomの反共感論[1]に基づき，共感を情動的共感と認知的共感の二軸で捉える，日本語の共感アノテーションを提案・分析する．具体的には，既存の日本語対話データセットに対し，認知的共感と情動的共感の二軸を用いてアノテーション基準を設計し，クラウドソーシングとGPT-4oの