予測モデルに基づく説得におけるユーザ情報を考慮した説得エージェントの開発

开发基于预测模型在说服中考虑用户信息的说服代理

• 批准号: 22KJ0045
• 负责人: 吉田 拓海
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0045/
• 关键词: 意思決定支援; 機械学習; 自然言語処理; 文章生成

本研究では、予測モデルに基づく情報提示を用いてユーザの行動変容を促し、ユーザが適切な意思決定ができるよう支援する説得エージェントを開発した。現実の意思決定問題において、人間は主観的な選好を考慮した意思決定を行う。そこで本研究では、より効果的な意思決定支援のために、ユーザの主観的な選好を考慮してそれぞれのユーザに対して適切な情報提示を実施する個人化された説得エージェントを開発した。2022年度の成果として、ユーザ情報が既知の場合における個人化された説得エージェントの開発に焦点を当て、情報提示の個人化機能を持つルールベースの文章生成器を開発した。ユーザの目的や選好に基づいて複数の典型的なグループを想定し、それぞれのグループに対して適切な文章が生成可能な文章生成器を開発した。それぞれのグループに文章形式で提示する情報として、これまでの研究で開発された予測モデルの出力と、予測モデルに入力される特徴量を、ユーザの目的や選好に基づいて個人化した。文章生成器については、これまでの研究で開発された事前に設定されたテンプレートを使用するルールベースの文章生成器を拡張して開発し、提示する情報に合わせてテンプレートを追加することで、個人化された文章生成器を実現した。予測モデルの出力などの文章化される情報に加えて、ユーザグループを入力として追加し、入力されたユーザグループに適した文章を生成する文章生成器を開発した。

在这项研究中，我们开发了一种有说服力的代理，该代理使用基于预测模型的信息演示来鼓励用户改变其行为并帮助用户做出适当的决策。在现实世界的决策问题中，人类做出考虑主观偏好的决策。因此，在这项研究中，为了获得更有效的决策支持，我们开发了一个个性化的有说服力的代理，该代理人考虑了用户的主观偏好，为每个用户提供适当的信息。由于2022财年，我们开发了一个基于规则的句子生成器，具有个性化信息表现的能力，重点是在已知用户信息的情况下开发个性化的有说服力的代理。我们已经开发了一个句子生成器，可以根据用户的目的和偏好为多个典型组生成适当的句子。随着以文本格式向每个组呈现的信息，在先前研究中开发的预测模型的输出以及预测模型的特征输入是基于用户的目的和偏好个性化的。关于句子生成器，我们已经扩展并开发了一个基于规则的句子生成器，该生成器使用先前研究中开发的预设模板，并添加模板适合提供的信息，从而导致个性化的句子生成器。除了文本信息（例如预测模型的输出）外，还开发了句子生成器，该句子将用户组添加为输入，以生成适合输入用户组的句子。