PreﬁxTuningとキャラクタ属性の加減算を利用したキャラクタ風発話生成

ことで属性ベクトルの再利用性の向上や効率的な学近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModel,習が期待される．以下LLMと略す）やその周辺技術の目覚ましい発実験では日本語オープンコンテンツデータセット展により言語モデルによるある程度自然な対話が実プロジェクトのRosebleuゲームシナリオをコーパス現された．また，API等の整備により質問応答シスとし，属性を性別とBigFive(外向性，協調性，情緒テムやゲームのキャラクタとの対話にLLMを組み安定性など)の高低の22属性とした．ベースライン込むなどの応用もみられるようになった．このようは少量の発話文のみからpreﬁx-tuningしたものとし，な背景から，対話システムにキャラクタ性を持たせ提案手法で学習させた属性ベクトルをpreﬁxとしたた発話を生成する技術には大いに需要がある．モデルと比較した．実験の結果，提案手法ではキャキャラクタ性を反映した発話文を生成する研究ラクタの特徴を捉えた発話を生成することが難しいはLLM台頭以前よりいくつか行われてきたが，そことがわかった．一方で一部の実験では発話に改善の多くが規則ベースの手法であり，手作業による規が見られ，属性情報の明示的な付与や属性の加減算則の構築が高コストであるという問題があった．まが言語モデルを利用したキャラクタ風発話の生成にた，キャラクタの発話分を収集しその発話者の言語有効に働く可能性が示唆された．―2433―.