言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

RealPersonaChat: 話者本人のペルソナと性格特性を含んだ雑談対話コーパス

山下紗苗 1 井上昂治 2 郭傲 1 望月翔太 1 河原達也 2 東中竜一郎 1
1 名古屋大学大学院情報学研究科 2 京都大学大学院情報学研究科{yamashita.sanae.w7@s, guo.ao.i6@f, mochizuki.shota.k8@s}.mail.nagoya-u.ac.jp
higashinaka@i.nagoya-u.ac.jp{inoue.koji.3x@, kawahara@i.}kyoto-u.ac.jp

概要
雑談対話システムを設計する際，個性は重要な要素である．人間らしく個性を表出可能な対話システ
ムを実現するために，所与のペルソナに基づいて対話した PersonaChat コーパスが存在する．しかし，
当該コーパスでは話者本人のペルソナを使用しておらず，不自然な対話が生じている可能性がある．そこで，我々は，話者本人のペルソナと性格特性を含
む，14,000 件の日本語対話からなる RealPersonaChat(RPC) コーパスを構築した．我々は，RPC と既存のコーパスを比較し，RPC の対話はペルソナの情報を過剰に含まないこと，第三者による対話満足度が高いことを明らかにした．また，RPC を用いて個性を反映した対話システムが構築できることを示した．
本コーパスは GitHub1）で公開している．

1

はじめに

雑談対話システムを設計する際，個性は重要な要素である [1, 2]．人間らしく個性を表出可能な対話システムを実現するために，所与のペルソナに基づいて行われた雑談対話を収めた PersonaChat (PC)
コーパスが存在する [3]．PC は，それぞれ異なるペルソナ（話者のプロフィールをいくつかの文章で表したもの）を与えられた 2 人の話者が，それらに基づいて対話することで構築された．
しかし，PC では架空のペルソナが使用されており，話者本人のペルソナが対象となっていないという問題がある．そのため，人間らしい個性が対話中に適切に表出されていないと考えられる．このようなコーパスで学習した対話システムは，人間らしい
個性の表出が困難な可能性がある．
そこで我々は，話者本人のペルソナと性格特性を収集し，話者同士に自由に雑談対話を行わせること
で，14,000 件の日本語対話からなる RealPersonaChat(RPC) コーパスを構築した．本論文では，まず，その構築方法と統計情報を述べる．次に，対話にペルソナの情報が出現する頻度と対話満足度について，RPC と既存のコーパスである JPersonaChat（JPC;
PersonaChat コーパスの日本語版）コーパスを比較する．また，RPC を用いて個性を反映した対話システ
ムを構築し，その性能を評価する．最後に，本コー
パスについて倫理的な観点から議論する．

2

関連研究

データに基づく方法論で対話システムを開発するために，多くの大規模な対話コーパスが構築されてきた [4, 5]．この流れの中で，人間らしい個性を持った対話システムを実現するために構築されたコーパ
スが，架空のペルソナを基に行われた対話からなる
PC [3] や，その日本語版である JPC [6] である．
Tang ら [7] は，DialoGPT [8] を PC で ﬁne-tune する
ことで，与えられたペルソナの情報を反映した対話システムを開発した．Shea ら [9] は，PC を用いて，発話候補がペルソナと合致するかどうかを報酬とした強化学習を行うことで，対話システムの個性の一貫性を向上させることに成功している．JPC は，日本語の対話システムに個性を持たせるために広く利用されている [10, 11]．
話者の性格情報が付属したその他のコーパスとして，PersonalDialog [2]，PANDORA [12]，FriendsPersona [13] などがある．これらのコーパスは話者本人の Big Five，年齢，性別などの情報を含んでいるが，ソーシャルメディア上でのやり取りやテレビ番組から収集した対話が対象となっており，一対一のテキストチャットとは異なる性質を持つ．また，ペルソ
ナや多様な性格特性も含まれていない．

1） https://github.com/nu-dialogue/real-persona-chat― 2738 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

3

手，主な内容を含む．

RealPersonaChat

また，ペルソナとして，話者自身を表す簡潔な文

RealPersonaChat コーパスの構築は，話者の募集，を 10 文作成させた．各文は約 5∼30 文字の長さとし事前アンケートの実施，対話の収集，事後アンケー

た．ペルソナの内容は，他者が自分をよく理解でき

トの実施，の順に実施した．

るようなものとし，矛盾や重複がないように指示しコーパスの収集にあたっては，名古屋大学において，収集手順やデータの保管方法等，倫理面についての審査を経ている．対話データの収集においては，すべての話者は，自身や第三者の個人情報を提た．性格特性の項目の一覧，および，ペルソナの例
は，付録 A の表 7 を参照のこと．

3.3

対話の収集

示しないこと，著作権を放棄すること，データを公

話者はペアとなり，テキストチャットを行った．

開することに同意するとともに，我々が，すべての1 対話あたり 30 発話以上，1 発話あたり 50 文字以内

データについて個人情報や不適切と考えられる発話を目安として，各話者は交互に発話した．話者の組がないかを確認している．

み合わせが偏らないように，同じペアは 40 回以上

話者の募集

対話できないものとした．また，1 人の話者は 200
回以上対話できないものとした．このような条件の

3.1

我々は，クラウドソーシング2）を通じて 233 人のもと，話者は自由に話題を選んで対話した．

話者を募った．話者の条件は，日本語の母語話者で各対話が終了した後，話者は対話の質（相手発話あり，テキストチャットに慣れていること（1 分あの情報量，相手発話の理解度，相手の親しみやすたり 200 文字以上入力可能）とした．可能な限り性

さ，自身の興味の度合い，自身の積極性，自身の満別や年齢のバランスを取った結果，男女比は 4 : 6，足度）をそれぞれ 5 段階で評価した．

年齢は 20, 30, 40 代がそれぞれ 3 割程度である．

3.2

3.4

事前アンケートの実施

事後アンケートの実施

各話者は，自身のすべての対話が完了した後，印

対話データの収集に先んじて，話者は，自身の性格特性に関する事前アンケートに回答した．話者の幅広い性格特性をカバーするために，我々は次の 5

象に残った対話を自由記述で回答した．

統計情報

4

表 1 に，RPC の基本統計量を示す．比較のため

つのアンケートを使用した．
• Big Five [14, 15]: 性格を評価する尺度．和田 [16]による質問項目を用いた．5 項目からなる．

に，既存の日本語コーパスである JPC と英語コーパ• Kikuchi’s Scale of Social Skills (KiSS-18) [17]: 社

スである PC の統計量も示す．なお，JPC は，PC のペルソナを日本語に翻訳し，翻訳されたペルソナを会的スキルを評価する尺度．6 項目からなる．

用いて対話を収集したものである．我々が構築した• Inclusion of Others in the Self (IOS) [18]: 他者とのRPC は，14,000 件の対話からなる最大のコーパスで距離感を評価する尺度．1 項目からなる．

ある．発話数としても，JPC の 7 倍近くあり，デー• Adult Temperament Questionnaire (ATQ) [19]: 気質

タ駆動型の研究には十分な分量を有していると言えを評価する尺度．13 項目からなる．

る．また，話者本人のペルソナや性格特性を含むと• Self-Monitoring Scale (SMS) [20]: 様々な状況でいう他のデータセットでは見られない特徴を持つ．

の適切な行動制御能力を評価する尺度．3 項目

表 2 に，対話後アンケートの結果を示す．平均評
価はどれも 4.5 点前後であった（最低 1 点，最高 5からなる．
上記の性格特性に加えて，話者の属性とテキストチャットの経験についても尋ねた．属性は，性別，
年齢，教育歴，就労状況，居住地域を含む．テキス
トチャットの経験は，初めてテキストチャットをした時の年齢，普段のテキストチャットの頻度，相2） https://www.lancers.jp/点）．60%以上の評価が最高点の 5 点であったことから，RPC には満足度の高い対話が含まれていることが確認できる．

既存コーパスとの比較

5

RPC の特徴を明らかにするため，RPC を既存コー
パスの JPC と比較した．

― 2739 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1 RealPersonaChat, JPersonaChat, および PersonaChat の基本統計量．
RealPersonaChat (RPC)
対話数
対話あたりの発話数
発話数
発話あたりの文字数
語彙数
単語数
タイプ・トークン比
ペルソナ数
ペルソナあたりの文字数
言語

14,000 対話
30.09 発話
421,203 発話
22.92 文字46,591 単語
5,551,830 単語
0.008
233 個（話者本人）
10 文，182.08 文字
日本語

PersonaChat (PC)5,000 対話12.36 発話
61,793 発話
40.25 文字18,329 単語
1,459,322 単語
0.013
100 個（架空）
5 文，62.87 文字
日本語

10,907 対話
14.86 発話
162,064 発話
11.71 単語
20,275 単語
1,897,757 単語
0.011
7,027 個（架空）5 文，26.98 単語
英語

表 3 ペルソナ出現率 (PF)．*は RPC と JPC の間で 𝑝 <0.05で有意差が見られたことを示す．

表 2 対話の質の評価結果．
情報量
理解度
親しみやすさ
興味
積極性
満足度

JPersonaChat (JPC)

平均 標準偏差
4.51
0.74
4.55
0.69
4.60
0.68
4.49
0.79
4.52
0.75
4.54
0.73

RPC
JPC
名詞
2.63% 14.64%*
内容語 3.77% 13.59%*

5.2

第三者による主観評価

対話の質，および，対話から話者の性格やペルソ

5.1

ペルソナ出現率

ナを認識できる度合いを比較するために，RPC と与えられたペルソナに基づいて収集された JPC とそうでない RPC の間で，ペルソナに含まれる単語（ペルソナ単語と呼ぶ）が発話に出現する割合に違いがあるかを検証した．具体的には，式 (1) で定義されるペルソナ出現率 (PF) を求め，RPC と JPC のPF を比較した．
PF =発話に含まれるペルソナ単語数
発話に含まれる単語数

JPC の対話を第三者に主観評価させた．具体的には，まず，評価対象として各コーパスからランダムに 30 対話ずつ，合計 60 対話を抽出した．そして，
1 つの対話が異なる 3 人に評価されるように，クラウドソーシング3）で募った 60 人の評価者に，それぞれ 3 対話ずつ評価させた．
主観評価には次の項目を用いた．
• 対話の質：第三者目線で，対話の一貫性，情報(1)

量，満足度 [23] を 5 段階で評価させた．
• ペルソナの正解率：対話に参加した 2 人の話者

ペルソナの長さは RPC と JPC で異なるため，RPC ののうち一方のペルソナと，他の対話から得られペルソナ出現率を求める場合は，式 (1) に 𝐿 JPC /𝐿 RPC

た当該話者のものではないペルソナから，前者を掛けて補正した．ここで，𝐿 は各コーパスにおけのペルソナと思われるものを選択させた．このるペルソナの平均文字数を示す．形態素解析器に指標の値が高ければ，対話がペルソナと強く関は MeCab [21]，辞書には NEologd [22] を用いた．PF

連していると考えられる．

は，ペルソナ単語を名詞または内容語（名詞，動詞，• 性格特性スコアの相関係数：対話に参加した

形容詞，副詞）とした場合についてそれぞれ求めた．

2 人の話者のうち一方の話者の性格について，

表 3 に RPC と JPC の PF を 示 す．RPC の PF は

Big Five のアンケート (TIPI-J) [24] に回答させた

2∼3%であった．この値は，ペルソナの使用に関し後，このスコアと話者本人のスコアとの相関係数を求めた．アンケートを第三者に回答させるて何も指示されていない，自然な対話における PFと考えられる．一方で，JPC の PF は 13∼14%と高方法は Jiang ら [13] を参考にした．この指標のく，Mann Whitney U 検定を実施したところ，RPC と
JPC の間には有意差が見られた (𝑝 <0.05)．このこと

値が高ければ，対話から性格特性が強く認識可能であると考えられる．なお，JPC には話者のから，JPC の対話は過剰にペルソナの情報を含んでいる可能性が考えられる．

3） https://crowdworks.jp― 2740 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 4 対話の質の第三者評価の結果．*は RPC と JPC の間
で 𝑝 <0.05 で有意差が見られたことを示す．
RPC
一貫性 4.39
情報量 4.09
満足度 4.29*

表 6 RPC を用いた対話システムの評価結果．飯塚ら [25]の論文より抜粋．太字は各列の最大値を示す．

JPC
4.34
4.10
4.03

ペルソナ+性格特性
ペルソナ
性格特性
なし

一貫性 情報量 満足度
4.60
4.50
4.60
4.57
4.53
4.53
4.60
4.00
4.07
4.57
4.47
4.23

表 5 ペルソナの正解率の第三者評価の結果．*は 𝑝 <0.05で有意差が見られたことを示す．

ペルソナと性格特性が対話のパフォーマンスに及RPC
JPC
61.11% 82.22%*

ぼす影響を調べるため，プロンプトで与える情報を「ペルソナ+性格特性」「ペルソナ」「性格特性」「な性格特性スコアが存在しないため，この評価はし」と変化させた 4 種類の対話システムを構築しRPC に対してのみ行った．

た．ペルソナや性格特性には，RPC からランダムに

U 検定を実施したところ，満足度について，RPC

選んだ 10 人の話者のものを使用した．
評価にあたっては，120 人のクラウドワーカを 30

が JPC を 有 意 に 上 回 っ て い る こ と が 確 認 で き た

人ずつに分け，システムと交互にテキストチャット(𝑝 <0.05)．他の項目には差が見られなかった．

を行わせ，一貫性，情報性，満足度を 5 段階で評価

表 4 に対話の質の評価結果を示す．Mann Whitney

表 5 にペルソナの正解率を示す．RPC の 61%は，させた．対話の長さは 20 発話とした．

ペルソナの使用に関して何も指示されていない，

表 6 に評価結果を示す．ペルソナと性格特性の両

自然な対話における正解率と考えられる．一方で，方を用いた結果，全体を通して高いスコアが得られ

JPC の正解率は 82%であり，比率の差の検定を実た．一方で，性格特性のみを用いた結果，情報量や施したところ，JPC が RPC を有意に上回っていた

満足度が低下した．そのような対話では，内向的な(𝑝 <0.05)．このことから，JPC の対話はペルソナと性格を与えると「そう。」「別に。」といった単調な返強く関連しており，JPC がペルソナの使用において事をするなど，性格特性が反映されすぎることが確

偏った分布を持つ可能性が示唆された．
性 格 特 性 ス コ ア の 相 関 係 数 に 関 し て は，開 放認された．このことは，個性を反映した発話生成が性，誠実性，外向性，協調性，神経症傾向における
Pearson の相関係数は，それぞれ −0.09, 0.17, −0.04,
0.14, 0.04 であり，相関は低かった．このことは，自然に収集された対話から話者の性格特性を認識する可能であることを示唆している．

おわりに

7

本 研 究 で は，話 者 本 人 の ペ ル ソ ナ や 性 格 特 性を収集して当該話者に自由に対話をさせることことが難しいことを意味しており，話者本人が自覚で，14,000 件の日本語対話からなる RealPersonaChat

する性格と第三者が認識可能な性格に差があること(RPC) コーパスを構築した．統計量や既存コーパスが示唆された．

との比較を通じて，RPC の自然さと対話の質（特に6満足度）が高いことを確認した．また，RPC を用い

対話システムへの適用て個性を反映した対話システムが構築できることを

我々は，RPC の対話システム構築における有用性を評価するため，RPC を用いて実際に対話システ

確認した．
本コーパスの利用においては，倫理的な側面をムを構築し，その性能を評価した（本評価の詳細は考慮する必要がある．特に，プライバシーの保護[25] を参照のこと）．

（データから個人を特定しない）には十分留意する

対話システムは，OpenAI の gpt-4-0613 にプロンプトを介して話者のペルソナや性格特性を与えたも必要がある．また，本コーパスを用いることで，対のとし，対話履歴を入力として次の発話を出力するように設計した．ペルソナは，10 文をそのまま用いと考えられるため，自身の情報を推定されたくない
話者の権利についても留意すべきである [26]．さらた．性格特性は，各スコアをすべての話者の中央値に，特定の話者へのなりすましなどへの利用も考えで二分し，「開放性が高い」「誠実性が低い」のようられるため，そのような利用がなされないためのガに文章化して用いた．

イドラインを提示する必要があると考える．

話からの話者の属性や性格特性の推定が可能となる― 2741 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Bošnjak, and Jan Snajder. PANDORA talks: Personality and demographics on Reddit. In Proceedings of

謝辞

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本研究は，JST ムーンショット型研究開発事業，
JPMJMS2011 の支援を受けたものである．

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― 2742 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

付録

表 7 RealPersonaChat のペルソナ，性格特性，話者の属性，対話の例．下線は対話に含まれるペルソナの情報を示す．性
格特性スコアは，Big Five, IOS, ATQ が 1∼7，KiSS-18, SMS が 1∼5 の値をとる．また，表に含まれる以外の情報として，
テキストチャットの経験に関するアンケート結果がある．
A のペルソナ• 新しいお店の情報をチェックするのが好きです。
• アウトドアな活動はあまりすきじゃありません。
• キャンプよりはグランピンクの方が好きです。
• 趣味でヨガをしています。
• きゅうりが苦手で、どんな料理に入っていてもすぐ気付きます。
• いつかクルーズ船の旅に出てみたいです。
• 好き嫌いがはっきりとした性格です。
• 韓国のソウル出身です。
• ピアノ、サックスの演奏ができます。
• ライブ公演を見に行くことが好きです。

B のペルソナ• 趣味は和太鼓で今は講師もしています。
• 好きな食べ物は粉ものや麺類です。
• 一番好きな家事は料理です。
• 兵庫県で生まれ育ち結婚してからも住み続けています。
• 朝起きてまず顔を洗いスッキリさせます。
• 自転車に乗ることが好きで３駅先くらいまでは自転車で移動します。
• 最近のレジャーは主にキャンプです。
• 小学 4 年生の子供がいます。
• 黒の服をよく着ます。
• 一日５杯はコーヒーを飲みます。

A の性格特性
B の性格特性Big Five Openness=5.1, Conscientiousness=4.6, Extraver- Big Five Openness=3.6, Conscientiousness=4.8, Extraversion=4.7, Agreeableness=4.4, Neuroticism=3.8
sion=5.7, Agreeableness=3.9, Neuroticism=5.3
KiSS-18 BasicSkill=3.3, AdvancedSkill=3.3, EmotionalMan- KiSS-18 BasicSkill=4.0, AdvancedSkill=2.0, EmotionalManagementSkill=3.7, OﬀenceManagementSkill=3.7, StressMan- agementSkill=3.0, OﬀenceManagementSkill=3.3, StressManagementSkill=4.0, PlanningSkill=4.0
agementSkill=3.7, PlanningSkill=4.7
IOS IOS=2.0
IOS IOS=5.0
ATQ Fear=3.7, Frustration=3.2, Sadness=5.0, Discomfort=5.0, ATQ Fear=6.1, Frustration=4.0, Sadness=5.1, Discomfort=6.7,
ActivationControl=5.6, AttentionalControl=4.4, InhibitoryCon- ActivationControl=5.7, AttentionalControl=5.0, InhibitoryControl=4.6, Sociability=4.8, HighIntensityPleasure=2.7, Posi- trol=5.4, Sociability=4.8, HighIntensityPleasure=1.9, PositiveAﬀect=4.0, NeutralPerceptualSensitivity=6.0, AﬀectivePer- tiveAﬀect=5.8, NeutralPerceptualSensitivity=3.2, AﬀectivePerceptualSensitivity=5.2, AssociativeSensitivity=4.6
ceptualSensitivity=3.8, AssociativeSensitivity=3.2
SMS Extraversion=2.7, OtherDirectedness=2.3, Acting=2.8
SMS Extraversion=3.2, OtherDirectedness=3.6, Acting=2.8
A の属性
B の属性
性別=女性，年齢=30∼39 歳，教育歴=4 年生大学，就労状 性別=女性，年齢=40∼49 歳，教育歴=高校卒業，就労状況
況=働いている，居住地域=兵庫県=働いている，居住地域=兵庫県
対話
A：こんにちは！よろしくお願いします！
B：こんにちは。こちらこそです！
A：今日も暑くなりそうですね。台風の被害などは大丈夫でしたか？
B：こちらは関西だったのでそんなに台風の影響はありませんでした。
A：私も関西です！関西は雨とかも全然でしたよね。
B：わたしはそのころ高原のキャンプ場にいたので台風とは別の雨にはなりました。
A：やっぱり高いところだと雨降ってたんですね。しかしお盆休みにキャンプ行かれたてたんですね？
B：そうなんです。もう向こうではずっと雷雨でした。
A：あらら。それはお疲れさまでした。キャンプはよくされてるんですか？
B：そうですね。３日休日があればだいたいキャンプに行っています。
A：わお、すごいですね！私もキャンプに憧れはあるんですが、なかなか手が出せなくて。
B：そうなんですか？楽しいですよ。このお盆はお出かけはされましたか？
A：一度挑戦しましたが、大雨で大変だったのでしばらく封印してます。お盆は近場をぶらぶらしてました！
B：近場をブラブラも気分転換になって楽しいですよね。
A：そうですね。ちょっと梅田で食事とか、あとは子供向けのバレエ公演を見に行きました！
B：わたしも梅田にお出かけするの大好きです。
A：最近の梅田はさらに開発が進んで、楽しいお店も増えましたよね。
B：そうですね。子供とショッピングに行くとたくさん買ってー！とせがまれちゃいます。
A：お子さんいらっしゃるのですね！子供におねだりされると、返し方が難しかったりしますよね。
（略）― 2743 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).