GPT-3を用いたクエリ語生成によるWeb上での議論に関連する情報推薦エージェント
GPT-3を用いたクエリ語生成によるWeb上での議論に関連する情報推薦エージェント
Ryosuke Kinoshita, Shun Shiramatsu, "Agent for Recommending Information Relevant to Web-based Discussion by Generating Query Terms using GPT-3," in *Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Agents (ICA)*, pp. 24-29, 2022. DOI:10.1109/ICA55837.2022.00011(https://doi.org/10.1109/ICA55837.2022.00011) (Best Student Paper Award) GPT-3を用いたクエリ語生成によるWeb上での議論に関連する情報推薦エージェント
COVID-19で主流となったWebディスカッションでは、参加者によって保有する情報量や議論の理解度が異なる。その結果、満足に発言できない参加者が出てきてしまい、議論全体の合意形成に支障をきたすことがある。そこで、議論に関連する情報を、参加者が発言しやすい情報として自動的に推薦するエージェントを開発する。エージェントはまず、進行中のWebディスカッションから必要なディスカッションデータを取得する。推薦する情報は、リアルタイム検索によって決定される。検索に用いるクエリーワードは、事前に学習させたクエリーターム生成モデルを用いて生成する。検索で得られた情報から推薦する情報を選択する際には、取得した情報を議論のフェーズに応じて分類するモデルを使用する。Web上の議論にエージェントを介入させた議論実験の結果、改善すべき点はあるものの、エージェントの有効性を示す結果が多く得られた。ただし、ディスカッション実験の規模が小さかったため、今後は大規模なディスカッションでのエージェントの検証が必要である。