感情的な支援を提供するLLMに基づく共感対話生成

感情支援会話（Emotional Support Conversation: ESC）は、対話を通じて共感的かつ効果的な感情支援を提供することを目指し、精神健康支援の需要が高まる中でその重要性が増しています。本論文では、NLPCC 2025 タスク 8 の ESC 評価に対する当社の解決策を紹介します。この解決策では、プロンプトエンジニアリングとファインチューニング技術を活用した大規模言語モデルを使用しています。パラメータ効率の良い低ランク適応（Low-Rank Adaptation）と全パラメータファインチューニングの両方の戦略を探索し、モデルが支援的かつ文脈に適切な応答を生成する能力を向上させることに焦点を当てています。最良のモデルは競争で2位となり、LLM（大規模言語モデル）と効果的な適応方法を組み合わせることによる ESC タスクへの潜在力を示しました。今後の研究では、感情理解と応答の個別化をさらに強化し、より実用的で信頼性の高い感情支援システムの構築に取り組む予定です。