情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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2017/3/2

会話中の単語に基づいた話題提供を行う雑談支援システムの提案
木村 有里1

丸山 一貴1

概要：対面型コミュニケーションの必要性が問われる現代において，無言状態の気まずさが原因で友人以外との雑談を苦手と感じる若者がいる．これまでにも雑談を支援する研究やシステムは存在するが，会話の転換そのものをサポートするシステムは少ない．また，それまでの話の流れを考慮せず関連のない話題を提示することで，転換の際に相手に違和感を感じさせる場合がある．そこで本論文では，話題が途切れた際に気まずさを感じさせずに話題転換のできるシステムを提案する．雑談に大切な話の流れを考慮し，会話中の話題に沿った話題候補を提示する．候補にはプロトタイプとしてニュース記事の見出しを用いた．
本稿では会話内容を音声認識でテキスト化できたと想定して，口語体のテキストから現在の話題を単語抽出し，評価を行った．

Providing Topic Candidates Based on Picking Up
Terms and Retrieving TopicsYuri

Kimura1

Kazutaka

Maruyama1

Abstract: In recent years, face-to-face communication skills become increasingly required. Silence in chatting with others, not close friends, may cause us awkward. There are many research and systems that support
chat to avoid the silence, but few systems that support changing topics in spite of the importance of thechoice of topics related to one just talked. In this paper, we propose a system that provides topics related
to the contents of the conversation. A prototype system we implemented extracts some keywords from theconversation, fetches some news articles from a web service and shows their headlines to the users. The user
experiments are also included.

1. はじめにである．実際に新卒採用を行う企業を対象としたアンケー
トでは，選考にあたり重視するものは，13 年連続で「コ近年，SNS やマイクロブログなどの様々なコミュニケーミュニケーション能力」が第 1 位である [2]．一方，大学生ションツールの登場により，私たちはいつでもどこでも手のコミュニケーションに対する意識調査では，「初対面や軽にコミュニケーションを取ることができるようになっ性格の合わない人と 1 対 1 で話している時」を苦手とするた．しかし齋藤 [1] によれば，このような現代日本の状況結果が出ている [3]．齋藤 [1] も，友達としか話せない若者

では，自然なコミュニケーション力を支えてきた基盤が崩などの会話相手の幅が狭い人はコミュニケーション力が十れだしているという．世間話ももはや自然な技ではなく，分でないと述べているため，社会のニーズに現代の若者は対面型コミュニケーションを技として捉え直す必要がある応えられていないと言える．と述べている．

我々は対面型コミュニケーションを苦手と感じる要因をこのように対面型コミュニケーションが求められている調べるため，大学生を対象に先行調査アンケートを行った．

現代において，それを苦手と感じる若者が多いことも現状

その結果，15 名中 11 名が「会話が途切れた際に気まずい」と感じていることが明らかとなった．

1

明星大学 情報学部
School of Information Science, Meisei University© 2017 Information Processing Society of Japan

本論文ではこの会話中の気まずさに着目し，新たな話題

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候補を提示することで，気まずさを感じさせず話題の転換をできるシステムを提案する．
また，システムの利用対象者を選ぶにあたり，知り合いではあるが親密度の低い間柄を選択した．仲の良い間柄であれば沈黙はそこまで気にならず，初対面なら相手のことを知らないので質問することは多くあると考えたからである．
齋藤は話題の転換に対する自身の考えとして以下のようにも述べている．「話と話の間に脈絡がないのは文脈力（著者の造語で，文脈を的確につかまえる力のこと）の欠如である」「脳の中は編み目のようになっていて，話の中で出て図 1

きた言葉が脳の中で別の言葉やイメージにつながる」「話題Memorium[10]Fig. 1 Memorium[10].

を転換する場合は，少しずつ話題をずらして，知らぬ間に自分の話したい本題に入っている，というのが望ましい．
」

だが，「自分でやるのが好きなスポーツについて語り合お[1]う」や「次の休みの予定について語り合おう」など直前と我々も齋藤の考えには同意しており，コミュニケーショ
ン力を培うには相手の発した単語や現在の話題から発想は関連のない話題となるため，転換に違和感や不安を抱かせる可能性がある．

を膨らませ，話の流れに沿った話題転換を行うべきだと考える．

2.2 単語抽出

しかしこれまでの会話支援の研究には，ユーザプロファ

単語抽出の分野は幅広く研究されており，特に白松ら [7]イルの利用 [4] や，話題提供アプリ [6] などがあるが，これの計算手法は会話の文脈を考慮した注目度の高い語の抽出

ら 2 点の研究は直前の話題とは脈絡のない話題を提示するが可能である．注目されている語ほど継続されて参照されため，相手は転換に違和感を感じてしまう．また，会話中やすいという仮定に基づいて設計された参照確率は，細かの単語を画像検索し提示する研究 [5] もあるが，そこからい推移を追うのに適していて発話ごとに更新される．会話思いつく話題の内容まではシステムとしてサポートしていに特化した単語抽出手法という点で関連深いが，本論文でない．

は違うアプローチを取る．詳細は第 3.1 章で述べる．

そこで本論文では，雑談の自然な転換をサポートするこ

高橋ら [8] は，対話型システムのための短い発話文を対象とを目的とし，会話中の話題に関連した話題候補を気まずとした重要語の抽出を行っている．Web を用いた TF-IDFさを感じさせずに提示するシステムを作成する．

法による値を採用しているため Web 上で頻出する語はス

2. 関連研究2.1 雑談支援

コアが低くなり，会話中に話題となっていても抽出されない可能性がある．そのため本論文では，会話の文章だけを用いる TF-IDF 法を採用する．

笹嶋ら [4] は Twitter からユーザのプロファイル図を作成し，所属や好きなもの，趣味などを可視化して話題の2.3 提示方法きっかけとなるものを提示している．共通の話題に入りや北井ら [9] は，テーマパークを歩く 2 人を対象にした，場すくなることが期待されるが，話題の転換に関しては言及

所に紐づいた情報を音声で提供するシステムを提案していしていない．

る．しかし音声での情報提供は 2 人の会話を妨げる可能性

清水ら [5] は，発話内容を音声認識して利用するウェアラブルインタフェース「しゃべりカス」を提案している．発があるため，気まずさを感じさせない情報提供を目的とする本論文とは相性が悪い．

話内容を形態素解析し，最近発言された名詞で画像検索を渡邊ら [10] は，偶発的な新しい情報と出会える機会を提行いリアルタイムで表示している．表示された名詞から脈供する，眺めるインタフェース「Memorium」を提案して絡のある話題転換が期待される点で本論文と共通するが，いる．ユーザが記入したキーワードの書かれたカードが水そこから思い出す話題をシステムとして提示する，という槽の中をふわふわと動き，衝突したカード同士から新しい点で異なる．

情報のカードが生まれる．ユーザは気に留めた時だけこの株式会社日産は車内での話題提供を目的としたアプリ

システムを眺めるため，ユーザへの負担をかけることの少「ドライブトーク」[6] を提供している．パラメータとしてない環境型アプリケーションとなっている．このユーザへ相手との関係性や親密度を設定することで，その場に最適の負担の少なさに注目し，本論文では Memorium のデザな話題を提示してくれる．話題の転換に注目したシステムインを提示方法として採用する．

© 2017 Information Processing Society of Japan270

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3. 提案手法
3.1 話題抽出
白松ら [7] は，TF-IDF による単語の頻度を利用した検索では，発話を細粒化した際にはどの単語の頻度も 0〜1 回になるため，文脈を考慮した語の抽出には不向きであると述べている．一方 TF-IDF により重要語の抽出を試みた高橋ら [8] は，ある程度まとまった会話文を対象として抽出を行うことでこの問題は解決できるだろうと述べている．
そこで本論文では，会話文を時系列にある程度の長さでまとめて 1 ドキュメントとみなし，TF-IDF 法を利用して

図 2 システム実行例

会話中の名詞を話題語として抽出する手法をとる．話題をFig. 2 Topics provided by our pilot system.

提供する間隔は平均的な 1 話題の長さを考慮して暫定的に2 分間おきとした．しかし今後の課題として，間隔を変えて検証実験を行い最適なタイミングを選択する，もしくはユーザが使用中に自由に間隔を調整できるような画面設計を行うなどが挙げられる．

参考にシステムを作成する．

4. 実装

また，ドキュメント数は会話時間によって増加するため，提案システムは Java 言語で作成し，GUI 部分には Java

最初の 1 ドキュメントおよびデータが少ない初期の出力にの GUI ツールキットである Swing を使用した．話題となはいい結果が期待できないコールドスタート問題が発生するキーワードは，形態素解析ツール Mecab*1 を用いて抽る．この問題はユーザプロファイルの作成 [4] などを行う

出した名詞を用いる．話題候補のニュース記事取得には，ことで将来的にはサポートできると考えているが，本論文抽出した名詞の Yahoo!ニュース *2 検索結果の URL を取では検討の対象外とする．

得し用いる．
以下にシステムの流れを示す．

3.2 話題候補の提示( 1 ) 会話内容を音声認識でリアルタイムにテキスト化（本笹嶋ら [4] や清水ら [5] のように，話題のきっかけとなるような単語や画像を提示する研究は多くあるが，そこか実験では未実装）( 2 ) テキストを一定文字数で区切って形態素解析を行い全ら話を膨らませることは対話者のスキルに依存する．本論
文では対話が苦手な人を主なシステムの対象としているたての名詞を抽出 (Mecab)(3)め，ドライブトーク [6] のような，そのまま提示するだけで会話として成立するような具体的な候補を提示する必要

抽出メソッドによりスコア値を求め，1 位のものを現在の話題として 1 つ提示( 4 ) 話題の単語から，ニュース記事検索結果を取得し記事がある．の見出しタイトルを提示

そこで本論文では，抽出した単語から最新のニュース記話題を提供する間隔として 2 分間を設定したため，1 分

事見出しを検索し話題候補として提示する．記事見出しは間に話す速度の目安と言われている 300 文字× 2 の 600 文

短文かつ興味を引くため，複数並んでいても気になる記事

字でテキストを区切り，1 区切りから 1 つ話題を抽出する．

をすぐ見つけることができる．また最新のニュース記事にシステムの実行例を図 2 に示す．

は話題性があり，お互いが知らなかった新しい情報の発見

画面左側のテキストエリアには，会話内容の音声認識結や，片方が知らなかった情報を共有するような行動が期待

果のテキスト（本実験では文字起こし済みの会話コーパスできる．

を使用）を表示する．テキストを 2 分間に話せる文字数を想定して 600 文字ごとに区切り，そのドキュメント内で話3.3 提示方法

題と評価された名詞をひとつ右側の表示エリアに追加する．

先行研究の提示方法には北井ら [9] の音声手法などがあ追加された話題のカードはクリックするとブラウザが立ちる．一方，支援システムを利用することで会話に集中でき上がり，元のニュース記事の Web ページに飛ぶリンクとなくなり，ユーザに負担をかけてしまうケースもある．会なっている．表示エリアの話題表示数は最大 5 個までで，話中は話の内容に集中し，話題が一段落するか気が向いた

新しい話題が追加されると一番古い話題は削除される．

時にシステムを利用できるような提示方法が，会話支援システムには相応しいだろう．そのため我々は，会話をしながら眺めることに適したデザインである Memorium[10] を© 2017 Information Processing Society of Japan*1*2

MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer，http://taku910.github.io/mecab/
Yahoo!ニュース，http://news.yahoo.co.jp/271

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4.1 Mecab システム辞書の使用
通常の Mecab の辞書のみでは，最近現れた新語や地名などの固有名詞，専門用語などに対応していないため，システム辞書である mecab-ipadic-NEologd*3 を併用した．

mecab-ipadic-NEologd は web 上から得た新語を週 2 回の更新で追加することで，通常の辞書より形態素解析の精度を高めた辞書である．本論文の形態素解析において重要なことは口語体の性質を踏まえ単語を抽出することであ図 3 会話コーパス [12] の例る．最近話題になった語や番組名，人名などは会話中ではFig. 3 Conversation corpus[12] example.

話題の中心となる可能性が高いため抽出する必要がある．
表 1

そこで通常の辞書とシステム辞書を併用した状態で解析に差が出るかの比較を行った．例として会話コーパス内にあコーパスの解析結果

Table 1 Analysis results of the conversation corpus.

る「水素水って世界一受けたい授業から話題になったよね」

単語重要度（TF-IDF）

納豆

0.3598キムチ

0.2998

逆0.1199

たい/授業/から/話題/に/なっ/た/よ/ね」となり，システ

ご飯

0.1199

ム辞書を併用した結果は「水素水/って/世界一受けたい授

味0.0710という内容の解析結果を挙げる．通常辞書を使用して品詞ごとに分割した解析結果は「水素/水/って/世界一/受け/業/から/話題/に/なっ/た/よ/ね」となった．水素水という単語は以前から存在していたものの，メディアで取り上

表 2 抽出の実験結果げられ話題となったことから 2016 年に新たに辞書へと追Table 2 Experimental results of term extraction.

加された名詞である．また，「世界一受けたい授業」といったテレビ番組タイトルが抽出できるようになったことも明らかである．この結果から，本論文では口語体ではシステ
ム辞書を使用することが適していると仮定し，使用を決定

コーパス 1

コーパス 2コーパス 3

ドキュメント数

132117（A）解答 1 位と結果 1 位が一致

987（B）解答 2 位と結果の 1 位，2 位が一致

275（C）一致せず255した．システム辞書の使用有無はプログラム上で変更可能とし，検証結果を見て切り替えることも考慮する．

5. 実験
本章ではテキストから話題を抽出する手法の有用性を検メントからは表 1 のような解析結果が得られた．表 1 の単語は重要度が高いほど会話内で頻出していた単語であり，一番重要度の高い「納豆」が会話中の話題であると推定できる．

証する．

5.2 実験結果
5.1 実験方法

第 5.1 章の手順で実験を行い，模範解答との正答数を表

実験では，1 対 1 での雑談を想定した会話コーパスを複数2 に示す．例えば図 1 の解析結果の模範解答が 1 位「キム用意する．全 3 文書中，1 文書は著者と友人の会話を文字

チ」，2 位「納豆」だったとすると，模範解答 2 位の「納豆」起こししたもの，2 文書は日本語自然会話書き起こしコーと結果 1 位が一致するため，表の「解答 2 位と結果の 1 位，パス [12] を使用した．

2 位が一致」とみなされる．

会話コーパスの先頭から 600 文字ごとに分割したものを1 ドキュメントとみなし，そこから TF-IDF 法を用いて話

この表 2 の結果より，少なくとも解答の一部と一致した
ドキュメントは全体の 7 割以上となった．

題を抽出し模範解答と比較を行う．ドキュメントからは以また，解答と一致せず不正解となった解析結果（表 2 内

下の基準に従って話題を手動で抽出し，模範解答とした．の C）の一例を表 3 で示す．このドキュメントでの模範解• ドキュメント中に最低 1 度は出現した名詞のうち，ド答は「08 小隊（アニメ作品のタイトル）」だったが，解析結キュメント内の話題として最も相応しい語• 違う話題が複数あると判断した場合，順位をつけ 2 つまで選択する果は表 3 のようになり，上位と一致することはなかった．
ドキュメント内では確かにこのアニメの内容である「迷子になる主人公」について話されており，表にある通り 08 小会話例として示す図 3 は，解析を行った会話コーパスの隊という単語も抽出はできていた．しかし単語の出現頻度一部である．また，このコーパスの一部が含まれるドキュを重視した結果，タイトル名よりも頻出した別の単語が選*3

mecab-ipadic-NEologd，https://github.com/neologd/mecabipadic-neologd© 2017 Information Processing Society of Japan

ばれてしまった．

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IPSJ Interaction 2017表 3

C における模範解答の TF-IDF 値

1-403-43
2017/3/2[4]

Table 3 TF-IDF values of correct terms in case C.
単語重要度（TF-IDF）

迷子

0.1232

主人公

0.0478

それ

0.047808 小隊

0.0323

分かん0.0323

6. 考察

[5]

[6]

[7]

実験の結果より，7 割以上のドキュメントから人間が考える話題の第 1 位，もしくは第 2 位の単語を抽出すること[8]ができたことから，本手法を利用しての話題の抽出はある程度妥当ではないかと考えられる．

[9]

しかし表 3 に挙げた不正解例のように，話題そのものの単語は頻出回数が少なく，実際に会話内で出てきた他の単[10]語を重視した結果，話題抽出が上手く行えないドキュメントも多々あった．単語の頻出のみではこれらの検出は難し
く，他の手法を合わせて考える必要がある，[11]

また，抽出が失敗する原因として話題抽出のタイミングの問題が挙げられる．一話題にかかる時間は安易に平均化できるものではなく，話者の話すスピードや場の状況に[12]

Ryota Sasajima，Kohei Otake，Makoto Oka，Akito Sakurai：Proposal of a Visualization Method to Support Informal Communication Using Twitter Attributes，Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes inBioinformatics)，No.9172，pp.107–114(2015).
清水 大悟，安村 通晃：しゃべりカス：発話の視覚化を用いたウェアラブルインタフェース，情報処理学会研究報告，No.28，pp.1–8(2009).
こんな時に！ドライブトーク講座 - 日産ドライブ
ナビ：入手先 ⟨http://drive.nissan.co.jp/DRIVETALK/⟩(2016.12.15).
白松 俊，駒谷 和範，尾形 哲也，奥乃 博：会話文脈に応じた関連情報提示タスクのための文脈類似度計算手法の開発，人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料，Vol.50，pp.57–62(2007).
高橋 勲，田添 丈博，椎野 努：対話型システムのための短い発話文の意図推定，言語処理学会年次大会発表論文集，Vol.15，pp.458–461(2009).
北井 美穂，丸山 一貴：テーマパークにおける場所に紐付いた話題提供システム，インタラクション 2016 論文集，pp.207–210(2016).
渡邊 恵太，安村 通晃：ユビキタス環境における眺めるインタフェースの提案と実現，情報処理学会論文誌，Vol.49，No.6，pp.1984–1992(2008).
MeCab:
Yet
AnotherPart-of-SpeechandMorphologicalAnalyzer：入手先⟨http://taku910.github.io/mecab/⟩(2016.5.25).
日 本 語 自 然 会 話 書 き 起 こ し コ ー パ ス：入 手
先 ⟨https://nknet.ninjal.ac.jp/nuc/templates/nuc.html⟩(2016.8.21).

よって大きく変化する．そのため常に固定の時間（文字数）を設定するのは話題の区切り方としては相応しくないだろう．改善案としては，一定以上の「間」の検知や，間の直後に現れる「そういえば」などの転換を表す語に注目し，話題の途切れを検知してドキュメントを区切るようなことが考えられる．

7. まとめ
本論文では，雑談の自然な話題転換をサポートすることを目的とし，会話中から抽出した話題を用いて話題転換のための候補を提示するシステムを作成した．また，単語抽出メソッドの性能を検証するため，システムが抽出した単語と模範解答の比較実験を行った．実験の結果，7 割以上の解答との一致を確認し，抽出メソッドとして一定の性能を証明した．
今後は話題候補としてシステムが提示したニュース記事の有用性を確認する被験者実験を行う予定だ．
参考文献
[1]
[2]

[3]

齋藤 孝：コミュニケーション力，岩波新書 (2004).
経 団 連：2016 年 度 新 卒 採 用 に 関 す る ア
ン ケ ー ト 調 査 結 果 (2016-11-15)：入 手 先⟨http://www.keidanren.or.jp/policy/2016/108.html⟩(2016.12.15).
飯塚 一裕：大学生のコミュニケーション意識について─
テキストマイニングによる分析─，愛知教育大学研究報
告. 教育科学編，Vol.59，pp.49–53(2010).

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