LLMベースの対話型ユーザーシミュレーションに関する調査

要旨

ユーザシミュレーションは、多様な応用を支える可能性から、長らく計算機科学において重要な役割を果たしてきた。人間の主要なコミュニケーション手段である言語は、社会的相互作用と行動の基盤を形成する。したがって、対話行動のシミュレーションは主要な研究分野となっている。大規模言語モデルの近年の進展は、高精度な合成ユーザ会話の生成を可能にしたことで、この分野の進歩を大きく促進している。本論文では、LLMベースの対話的ユーザシミュレーションにおける最近の進展を概観する。ユーザの粒度とシミュレーション目的をカバーする新たな分類体系を提案する。さらに、中核技術と評価手法を体系的に分析する。本研究を通じて、対話的ユーザシミュレーションの最新動向を研究コミュニティに提供し、未解決の課題を明らかにするとともに既存研究を統一的な枠組みで整理することで、今後の研究の促進を図ることを目的とする。

English

User simulation has long played a vital role in computer science due to its potential to support a wide range of applications. Language, as the primary medium of human communication, forms the foundation of social interaction and behavior. Consequently, simulating conversational behavior has become a key area of study. Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly catalyzed progress in this domain by enabling high-fidelity generation of synthetic user conversation. In this paper, we survey recent advancements in LLM-based conversational user simulation. We introduce a novel taxonomy covering user granularity and simulation objectives. Additionally, we systematically analyze core techniques and evaluation methodologies. We aim to keep the research community informed of the latest advancements in conversational user simulation and to further facilitate future research by identifying open challenges and organizing existing work under a unified framework.

LLMベースの対話型ユーザーシミュレーションに関する調査

A Survey on LLM-based Conversational User Simulation

要旨

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