Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
深層学習や自然言語処理の進歩により、対話エージェントによる対話サービスがより広い範囲で活用されていくことが予想されるが、プロアクティブな対話サービスの設計論において、行うべきタイミングの研究が十分ではない。本研究では、End-to-Endな従来のアプローチとは異なり、プロアクティブな行動も含めた行動タイミングを決定する機構を切り出し、大規模言語モデルと併用することでリアクティブとプロアクティブを兼ね備えた汎用的な対話システムとすることを目指す。本研究の状況設定として、ホテルの部屋に設置された対話ロボットに着目し、プロアクティブな接客シーンのデータ収集、解析、対話ロボットの実装と評価実験を行う。
