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大規模言語モデル(LLM)による高度な対話・・・半構造化インタビュー
記憶あり対話エージェントを実現するため、
大規模言語モデル(LLM)を用いて半構造化インタビュー・エージェントを実現します。
半構造化インタビュー・エージェントにおいては、
インタビュー対話を通して質問事項を動的に深堀りする機能を実現します．
関連予算
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"大規模言語モデルを活用して高度な対話タスクを実現する技術基盤の開発"，
- 日本学術振興会 科学研究費補助金 基盤研究(B)．研究代表者，宇津呂 武仁，2025～2028年度．
関連論文
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"A Dialogue System for Semi-Structured Interviews by LLMs
and its Evaluation on Persona Information Collection."
- Ryo Hasegawa and Yijie Hua and Takehito Utsuro and Ekai Hashimoto and Mikio Nakano and Shun Shiramatsu. Proceedings of the 15th International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology, pp.39-59, May 2025.
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"状態遷移モデルおよび大規模言語モデルを用いた半構造化インタビューのモデル化の評価",
- 長谷川 遼，花 一傑，宇津呂 武仁，橋本 慧海，中野 幹生，白松 俊， 第39回人工知能学会全国大会論文集, May 2025.
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"状態遷移モデルおよび大規模言語モデルを用いた半構造化インタビューのモデル化",
- 長谷川 遼，花 一傑，宇津呂 武仁，橋本 慧海，中野 幹生，白松 俊， 言語処理学会第31回年次大会論文集, pp.4109-4114, March 2025.