GPTによる高齢者の過去エピソードからの話題生成と回想法のための対話システムの構築

使用GPT构建老年人过去事件话题生成和回忆方法的对话系统

• 批准号: 22K21096
• 负责人: 安藤 雅行
• 金额: $ 1万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K21096/
• 关键词: 思い出想起支援; 対話支援; 深層学習; ヒューマンコンピュータインタラクション; 高齢者支援; 回想法; 自然言語処理

この研究は，高齢者の認知機能支援のための対話システムの開発を目的としている．2022年度では深層学習モデルに介護スタッフと高齢者との会話データを学習させることで，介護スタッフの会話パターンを学習した言語モデルの構築に着手した．また，ユーザが対話システムに親近感や使用意欲を持てるように，自身の家族と会話している状況を再現する要素を検討し，対話システムへの組み込みを行なった．介護スタッフの会話パターンを学習した言語モデルに関しては，深層学習モデルGenerative Pre-trained Transformer 2(GPT-2)に，介護スタッフと高齢者との会話データを学習させ，介護スタッフの発話パターンを学習した対話モデルの構築に着手した．なお，介護スタッフと高齢者の会話データは外部医療機関より提供を受けた．また，高齢者を含めた「個人の過去に関するエピソード」と「エピソードに関連した発話パターン（話題として話し出す部分）」との対を追加で学習させることでエピソードを元にした話題生成を行うモデルを構築した．ただし，上記のアプローチについて，学習に使用したデータの利用制限により，一部のモデルの構築・それに関する成果報告等は中断している．そこで，回想法を含めた思い出想起に関する文献のサーベイを実施し，回想法を想定した会話ルールを作成，ルールに基づいてGPTの発話をプロンプトで制御することで，高齢者への回想法を実現するようアプローチの修正を行った．自身の家族と会話している状況を再現する要素に関しては，システム利用者が自身の家族と会話しているような親近感や親しみを感じるための要素の検討を行なった．要素による対話システムへの印象の影響を検証した実験では，「要素あり」のほうがなしと比較して親近感や対話意欲の向上が得られることがわかった．研究成果はHAIシンポジウム2023で報告を行った．

The <s:1> study of <s:1>, high 齢, <s:1> cognitive function support, ため, システム conversation, を purpose, と, て and る. 2022 で は deep learning モ デ ル に medium armor ス タ ッ フ と high 齢 と の session デ ー タ を learning さ せ る こ と で, medium armor ス タ ッ フ の session パ タ ー ン を learning し た words モ デ ル の build に to し た. ま た, ユ ー ザ が words シ seaborne ス テ ム に affinity や intention to use を hold て る よ う に, own の family と session し て い る condition を reappearance す る elements を 検 for し, words シ seaborne ス テ ム へ の group み 込 み を line な っ た. Medium armor ス タ ッ フ の session パ タ ー ン を learning し た words モ デ ル に masato し て は, deep learning モ デ ル Generative Pre - steeped Transformer 2 (GPT - 2) に, medium armor ス タ ッ フ と high 齢 と の session デ ー タ を learning さ せ, Care スタッフ <s:1> make a conversation パタ <s:1> を を learn <s:1> た converse モデ <s:1> build に start た. Youdaoplaceholder0, nursing スタッフと high-level 齢 <s:1> session デ タ タ よ external medical institutions よ スタッフと provide を receiving けた. ま た, high 齢 person を め た "personal の past に masato す る エ ピ ソ ー ド" と "エ ピ ソ ー ド に masato even し た 発 words パ タ ー ン (topic と し し て words out す part)" と の を seaborne additional で learning さ せ る こ と で エ ピ ソ ー ド を yuan に し た topic generated line を う モ デ ル を build し た. た だ し, written の ア プ ロ ー チ に つ い て, learning to use し に た デ ー タ の limitations using に よ り, a の モ デ ル の build · そ れ に masato す る results reports は interrupt し て い る. そ こ で, back to the idea contains を め た think い out of に masato す る literature の サ ー ベ イ を be し, back to the idea を scenarios し た session ル ー ル を done ル ー ル に base づ い て GPT の 発 words を プ ロ ン プ ト で す system initiates a る こ と で, high 齢 へ の idea back を be presently す る よ う ア プ ロ ー チ の fixed line を っ た. Own の family と session し て い る condition を reappearance す る elements に masato し て は, シ ス テ ム ik が itself の family と session し て い る よ う な affinity や pro し み を feeling じ る た め の elements の 検 line for を な っ た. Elements に よ る words シ seaborne ス テ ム へ の impression の influence を 検 card し た be 験 で は, "elements あ り" の ほ う が な し と compare し て affinity や speech intended to の upward が seaborne ら れ る こ と が わ か っ た. Research results: シ HAIシ ポジウム2023で report を line った.

项目成果

高齢者の認知的コミュニケーションの支援に向けた学際的研究拠点の形成

成立跨学科研究中心支持长者认知沟通

親要素を持つチャットボットが若者の日常の振り返りに与える影響

带有亲子元素的聊天机器人对年轻人日常生活的影响反思

• 发表时间: 2023
• 作者: 末吉巧弥;杉本真樹;安藤雅行
• 通讯作者: 安藤雅行