雑談中の発話と文脈から話者情報を抽出するLLMの能力に関する検証

近年，大規模言語モデル(LLM)を用いた多くの雑談システムが研究されている．これまで言語モデルを用いた雑談システムの研究において，発話者の個性を自然言語による文の形式1）で利用することで，システム自身の発話の一貫性が上昇したり[1]，対話の魅力が上昇することが報告されている[2]．しかし，対話に活用するためには何らかの形で話者の情報を用意する必要があり，事前に用意する方法と対話から抽出する方法が考えられる．事前に用意する方法では対話の中で新しく話された話者の情報に対応できず，対話から抽出する方法はまだ十分に研究されていない．また，人間は雑談中の発話から発話者の情報を抽出する際に，それまで話された内容を使って目標発話で直接話されていない内容を補完しているはずで1）「私は学生です。」のような自己紹介型の文が使われることが多い．ペルソナ文とも呼ばれる．ある．本稿では，対話中の目標発話より前の発話を文脈と呼び，人間とLLMがどの程度文脈を用いて話者情報の抽出を行っているか調べる．よって，本研究では予備実験として人間の場合はどの程度文脈中の内容を用いて話者情報を抽出するのか確認した後，最先端のLLMが雑談中の発話から話者の情報を抽出する際にどんな手法が有効なのか，どの程度文脈を考慮できているのかを検証する．