本論文は、家族内の肯定的な相互作用を支援するための大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェント会話支援フレームワークを提示します。既存の指標としては捕捉しにくい微妙な心理的力学、特に「理想的な親偏向」による子供の感情表現の抑圧に焦点を当てている。日本語の親－子どもの会話（30のシナリオ）を構築し、理想的な親偏向と感情抑圧を注釈で付けた。これに基づいて、感情抑圧を感知し、親の発言の中で暗黙の理想的な親偏向を説明し、子供の年齢や背景などの文脈的属性を推論する役割劇LLMベースのシステムを開発した。エキスパートエージェントのコラボレーションにより共感的で実用的なフィードバックを生成し、実験結果は感情抑圧カテゴリを検出し、共感的で実用的なフィードバックを生成する際にかなりの精度を示しました。フィードバック統合シミュレーション その後の対話では、感情表現と相互理解の改善が観察され、家族の相互作用の肯定的な変化を支援する可能性を示唆する。
