权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

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

基本信息

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

项目摘要

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．

この研究は, the purpose of cognitive function support for tall people is としている． 2022年ではdeep learningモデルに Nursing careスタッフと高齢人とのconversationデータをlearningさせることで, care スタッフのconversation パターンをlearning したlanguage モデルのconstruct にstart した.また, ユーザが対语システムに Closeness and intention to use をhold てるように, own family と会The situation of the words is reproduced and the elements of the story are discussed. Nursing care, conversation, learning, language, speech, and deep learning, Generative Pre-trained Transformer 2(GPT-2)に, a nursing student and a high-ranking person, a conversation and a study , the care and nursing care program has been completed.なお, nursing care スタッフと高袢的人的事データは External medical institution より provides をReceive けた．また, 高潢者を Reflected "Personal past customs" and "related topics" (topic) (Part of the story)"との対をAdditional learningさせることでエピソードを元にしたTopic generationを行うモデルをConstructionした. Utilization restrictionsにより, 一のモデルのconstruction・それに关するRESULTS REPORT, etc. はしている．そこで, recalling the idea of containing めた思い出 think of に关する书のサーベイを実士し, recalling the idea of conceptual setting したconversation ルールをmade, ルールにGPTの発话をプロンプトでcontrolすることで,高颢者への心见を実见するようアプローチのcorrection を行った. One's own family, one's conversation, one's status, one's own situation, one's own elements, one's own family, one's own family, one's own situation, one's ownのfamilyとconversationしているような closeness やkin しみを Feeling じるためのelements の検 Discussion を行なった. "Elements of the elements"のほうがなしと comparison して closeness や対 words meaning のUPがget られることがわかった． The results of the research are reported in the 2023 HAI Science and Technology Report.