言語処理学会(NLP)

2025
ツール拡張言語モデルを用いた対話管理エージェントは流行しているが、既存ベンチマークデータは実際のビジネスタスクと乖離があり、商用チャットボットに使えない。本研究で提案するデータ作成手法ではデータ作成者が与えた必要最小限の情報に基づいて、要望に沿った大量で高品質なデータを自動的に生成してオーダーメイド対話管理を実現した。作成されたデータは学習データとして対話管理エージェントの学習や改良に使える。