Generating conversational interactive content using text-based content

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K19819
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: Michimasa Inaba 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 准教授 (10636202)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2024-03-31
• Keywords: 知的対話システム / 対話生成 / ユーザ情報推定

Outline of Final Research Achievements

The results of this study are the establishment of methods for estimating and understanding user information, such as characteristics and situations from dialogues, and for generating interactive content in dialogue form based on text-based content, such as news, using this information. The technology for estimating user information is crucial for AI to accomplish given tasks, and its importance is substantial. Furthermore, the method proposed in this study for generating interactive content using estimated user information has been experimentally confirmed to improve users' understanding of news. This achievement represents a technology that leads to the acquisition of sociability in artificial intelligence by adapting the presentation of information to individual characteristics and situations.

Free Research Field

対話処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で得られた成果は，対話からユーザの特性や状況といったユーザ情報を推定・理解する手法，およびそれらの情報を用いてニュースなどのテキストベースのコンテンツをもとに，対話形式のインタラクティブなコンテンツを生成する手法の確立である．ユーザ情報の推定技術はAIが与えられたタスクを達成するため重要であり，その意義は大きい．また，本研究で提案したインタラクティブなコンテンツを生成する手法は推定したユーザ情報を用いることで，ユーザのニュースに対する理解度が向上したことが実験により確認された．本成果は個人の特性と状況に合わせ，情報の提示手法を変化させるという人工知能の社会性の獲得につながる技術である．