大規模言語モデルを用いた対話システムの語彙レベル制御

人間同士の対話では様々なlinguisticlevelでalignmentが発生することが昔からよく知られている[PickeringandGarrod,2006]．我々の先行研究[Tsengetal.,2023]では，LexicalLevelAlignment(LLA)という発話で使われる単語の語彙レベルでのalignmentを提案した．子供や非母語話者と話す時に相手が理解しやすいようにより簡単な単語を使うことがあるが，これはLLAの一つの例である．本研究ではLLAを考慮した対話システムの実現を目指している．発話生成にはプロンプトベースの大規模言語モデルであるChatGPT1）を採用するが，予備実験(付録A)において，ChatGPTの生成する発話の語彙レベルをプロンプトのみで制御することは不十分であることが明らかになった．本論文ではこの問題の解決に向けて，これまでの対話履歴を考慮した，指定した語彙レベルに応じた発話生成用単語リストを作成して発話生成を行うChatGPTに提示する外部モジュールを提案し，指定した語彙レベルより難しい単語をできる限り使わずに発話を生成することを目指す．