2025年12月25日
## 要約：
本研究は、メンタルヘルス支援チャットボットの性能評価のための、より現実的なユーザーシミュレーターを開発する手法を提案しています。敵対的学習を用いて、シミュレーターと識別器が互いに改善し合うことで、システムの問題点を効率的に特定し、多様性や予測の精度を高めました。この手法は、システム評価を迅速かつ低コストで行うことを可能にします。
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## 翻訳：
arXiv:2512.20773v1 新規発表タイプ：new
概要：タスク指向対話（TOD）システムをトレーニングおよび評価するために、現実的なユーザーシミュレーションが不可欠ですが、人間の行動を正確に再現するシミュレーターを作成することは依然として困難です。効果的なシミュレーターの重要な特性は、評価するシステムの故障モードを明らかにする能力です。本研究では、生成器（ユーザーシミュレーター）と識別器との間の競争的なダイナミックを通じて、ユーザーシミュレーターのリアリズムを反復的に改善する敵対的学習フレームワークを提案します。メンタルヘルスサポートチャットボットに適用した結果、ファインチューニングされたシミュレーターは、ゼロショットベースモデルよりもシステムの課題を特定する能力が大幅に向上し、敵対的学習はさらに多様性、分布の整合性、予測の妥当性を高めることが示されました。結果として得られたシミュレーターは、多様なチャットボット構成において、シミュレートされた実際の故障発生率との間に強い相関関係を持ちながら、故障モードの分布の乖離が低いことを維持しています。敵対的イテレーションが3回目になると、識別器の精度が大幅に低下し、リアリズムの向上を示唆しています。これらの結果は、敵対的学習がメンタルヘルスサポートTODドメインで現実的なユーザーシミュレーターを作成するための有望なアプローチであり、デプロイ前の迅速、信頼性、費用対効果の高いシステム評価を可能にすることを示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.20773)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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