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
接客訓練・インタビュー等の高難度の対話タスク用対話システムにおいては，これまで，特定ドメインの接客シナリオや，インタビュー時の話題・質問リストを予め人手で用意することが不可欠であった．これに対して，本研究では，大規模言語モデル(LLMs)を活用して高度な対話タスクを実現する．本研究では，専門性の高い接客マニュアルやインタビューの関連文書を…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
筑波大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 乾 孝司
接客訓練・インタビュー等の高難度の対話タスク用対話システムにおいては，これまで，特定ドメインの接客シナリオや，インタビュー時の話題・質問リストを予め人手で用意することが不可欠であった．これに対して，本研究では，大規模言語モデル(LLMs)を活用して高度な対話タスクを実現する．本研究では，専門性の高い接客マニュアルやインタビューの関連文書を…
従来の地図検索システムでは、自然言語で絞り込み条件が指示された自然言語クエリを扱うことが困難であり、検索機能の低さが課題となっていた。この問題を解決するため、本研究課題では、大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語クエリを受け付ける地図検索システムを実現する。本研究の技術的な核心は、地図情報を言語化し、地域のローカル知識をLLMが解釈…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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