Vol.2017-SLP-115 No.10
2017/2/18

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

感情表現を用いた説得対話システム
石川 葉子1,a)

水上 雅博1

吉野 幸一郎1,2

Sakriani Sakti1

鈴木 優1

中村 哲1

概要：対話において，自分の感情を表現し，相手に伝えることは，互いの意思疎通を図るため有効な手段の一つである．特に，説得や交渉の場面においては，説得者が感情をあえて表現することで，相手の振る舞いや考えに強い影響を与えることが分かっている．従来の感情状態を考慮した説得対話システムの研究
では，ユーザの感情を考慮するのみにとどまり，説得側自身の感情表現を用いることの有効性については検討されてこなかった．本研究では，説得者であるシステム自身が感情状態をもち，感情を表現しながらユーザの説得を試みる説得対話システムを提案する．提案する対話システムでは，ユーザの受諾度合いに対してシステムは適切な感情状態に遷移し，遷移したシステム自身の感情状態に基づき，応答文を選択することで説得を試みる．本稿では，提案する説得対話システムの概要について述べ，実際にシステムを構築するため収集した，感情表現を含む説得対話コーパスについて述べる．対話システムを構築し，評価実験を行った結果，感情表現を用いることでより短時間，高確率でユーザを説得できる可能性が示された．

1. はじめに自身であるシステムの感情表現について言及するものは少ない．

人間同士の対話において，自分の気持ちや感情を言語化

本研究では，説得者であるシステムが自身の持つ感情状し，言葉で相手に伝えることは，相互理解のため有効な手態を遷移させ，その時々の感情状態に応じて感情表現を用段のひとつである．気持ちや感情といった心的状態は，人いながら，ユーザの説得を試みる説得対話システムを提案同士の関わり合いのなかで互いに直接観測することはできする．具体的には，ユーザの発言に対し，システムが悲しず，相手の言葉や振る舞いから推測することしかできない．

みや喜びといった様々な感情を表現することで説得を試み

そのため，人間同士のコミュニケーションにおいては，心る．それにより，説得成功率の向上またはユーザからの印的状態を明確に表現することにより，誤解やすれ違いを減象の向上がみられるか調査する．

らし，より円滑な関係性を築いていると考えられる [1][2]．
特に，自分の感情を表現することは，説得や交渉といっ

2. システムの概要た場面で有効であることが示されている [3][4]．説得者が対話タスクとしては，システムからユーザに依頼をし，感情表現を用いることは，説得される側の考えや振る舞いユーザがシステムの依頼を受諾するまでの流れを想定すに強い影響を与えるため，ポジティブな感情表現を用いた

る．システムは，ユーザの入力発話に対し，ユーザが依頼り，ネガティブな感情を用いることは，説得の成功率を向を受け入れても良いと思っているかどうかの度合い（以下，上させるため有効な手段のひとつである [5][6][7]．

ユーザの受諾度合いと呼ぶ）を推定した後，システム自身従来の説得を行う対話システムとしては，システムが販の感情状態を遷移させ，応答文を選択する．ユーザが依頼売店員として商品の詳細を論理的に説明することで，ユーを受諾したとシステムが認識すれば，システムは説得が完ザに商品を購入するよう説得を試みる研究がある [8]．論了したと見なし，対話を終了する．

理的な説明の他にも，ユーザの感情を考慮し説得を試みる提案する説得対話システムのモデルを図 1 に示す．このことで，説得の成功率を上げる研究も行われている [9]．しモデルは，Belief-Desire theory of emotion (BDTE)[10] をかし，説得において感情を考慮するような対話システムのベースにしている．BDTE とは，人間の持つ願望 (Desire)

研究は，ユーザの感情を考慮するのみにとどまり，説得者と信念 (Belief) の組み合わせにより感情を分類した理論である．信念とは，人間が認識した環境の状態を表す．例え12a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
国立研究開発法人 科学技術振興機構
Japan Science and Technology Agency
ishikawa.yoko.io5@is.naist.jpⓒ 2017 Information Processing Society of Japan

ば，ある人間が『ピクニックをしたい』という願望を持っているとする．ここで，人間の信念として『外の天気が晴れである』という場合は，無事ピクニックに出かけること

1Vol.2017-SLP-115 No.10
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IPSJ SIG Technical Reportができ，人間は「喜び」の感情を持つ．しかし，人間の信を用いる．学習した SVR を用い，実際の対話では入力さ念として『外の天気が雨である』という場合は，ピクニッれたユーザ発話からユーザの受諾度合いを推定する．

クに出かけることができず，人間は「悲しみ」の感情を持つ．このように，願望と信念の組み合わせにより様々な感

2.2 感情状態の遷移情を表現することができる．BD モデルを用いた感情理論

システムの持つ感情状態として Russell の円環モデル [13]は，論理モデルで実現可能であり，計算機上で実装するこを採用する．Russell は，あらゆる感情は valence（快適さ）とが可能である．と arousal（活発さ）を軸とする平面上で円環状に並んでいるとし感情分類を行った．2 次元上の各象限ごとに第 1象限から「喜び」・「怒り」・「悲しみ」・「安心」が割り当てられ，valence と arousal がどちらも 0 に近い原点付近では感情のあらわれない「平静」が割り当てられる．
本提案システムでは，システムの感情状態として Russellの円環モデルを用い，感情の遷移モデルとして BDTE を用いている．システムからユーザへ説得を開始するとき，シ

図 1

感情表現を持つ説得対話システムのモデル

ステムの感情状態は必ず「平静」から始まるようにし，次の感情状態は，ユーザの受諾度合い bt およびシステムの前本研究では，説得対話における願望を「説得の成功」と発話における感情状態 et−1 の組み合わせにより決定する．

定義し，ユーザの受諾度合いを信念とする．ユーザの受諾

具体的には，3 章で構築したコーパスから算出した感情の度合いの推定結果から，システムは自身の願望が達成され遷移確率に従う．

たか否か，すなわち説得を完了したか否かを推定することができる．ユーザの受諾度合いが高ければ説得は完了して2.3 応答文選択おり，ユーザの受諾度合いが低ければ説得は完了していな

2.1 節，2.2 節で更新したシステムの内部状態と，直前のい．これにより，ユーザの受諾度合いが低い場合はシステ

ユーザ発話 ut に基づき，システムの応答 st を決定する（図ムが「怒り」や「悲しみ」といった感情状態に遷移し，ユー2）．

ザの受諾度合いが高い場合はシステムが「喜び」や「安心」といった感情状態に遷移するといった，感情遷移の制御が可能となる．
提案する説得対話システムにおける具体的な対話の処理として、まずユーザ発話 ut に対し，システムはユーザの受諾度合い bt を推定する．その受諾度合いを入力として，内部状態である感情状態 et を変化させ，適切な応答文 st を選択する．

2.1 ユーザの受諾度合い推定
説得対話において，説得者は相手がどの程度説得を受け入れてくれそうか，相手の受諾度合いによって適切な発言を選ぶべきである．説得対話システムにおいても，説得の対象であるユーザが現状どの程度システムからの依頼を受

図 2

応答文候補から応答文選択

け入れてくれそうか，ユーザの受諾度合いをシステムが把握する必要がある．そこで，本システムでは，ユーザの受1 であらかじめ用意したコーパスからシはじめに，図 2-⃝

諾度合いを 5 段階（5: 依頼を受諾，3: どちらでもない，1:ステムの応答文の候補を絞り込む．コーパスには，ユーザ依頼を拒絶）で設定する．の受諾度合いが付与されたユーザ発話 qi と，システムのユーザの受諾度合いを推定するため，本システムでは感情状態が付与されたシステム発話 ri が対となっている．

SVR (Support Vector Regression) を用いる．SVR は SVM

コーパス内におけるユーザ発話 qi と，ユーザの入力発話 ut(Support Vector Machine) を回帰問題へと拡張したものでの各文章ベクトル間の cos 類似度を計算し，類似度が高いある．汎化誤差の上限を最小化するように学習するため，順に応答対を並び替える（図 2 の下段テーブル参照）．類高い汎化能力を持つ．SVR の学習データとして，3 章で構似度計算で用いるベクトルは，2.1 節において SVR の学習築したユーザの受諾度合いをアノテーションしたコーパス時に使用したベクトルを用いる．

ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan2

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2 で入力ユーザ発話 ut と類似度が高いと判次に，図 2-⃝

態ラベルの割合を表 3 に示す．

断されたコーパスのユーザ発話 qi 群から，ユーザの受諾度

表 2，3 における NO ラベルは，アノテータ 3 人中 2 人以

合い bt と，コーパス内で付与されているユーザの受諾度合上で一致したラベルがなく，発話文にラベルが付与されない bi との差分が 1 より小さいものを絞り込む．絞り込んかったものを表す．ユーザ発話のうち，およそ半分を拒絶だ応答文候補の中から，現在のシステムの感情状態 et と，またはやや拒絶が占めた．一方で，受諾またはやや受諾はコーパス内で付与されているシステムの感情状態 ei が一致20%程度に留まった．また，感情状態は全発話文のうち，しているものを，システムが出力すべき応答文として選択「平静」が全体の 30%を占め，次いで「悲しみ」と「怒り」する．

が約 20%ずつ含まれている．

3. 感情ラベル付き説得対話コーパスの収集
段階

表 2 ユーザの受諾度合いラベルの割合
発話数割合
段階
発話数割合

提案する感情表現を用いた説得対話システムを構築する

12964

26.36%

41155

10.27%

ため，説得者が感情表現を用い，説得を試みる場面を含む対

2

2967

26.39%

5

1100

9.78%

話コーパスを収集する必要がある．そこでクラウドソーシ

3

1935

17.21%

NO

1123

9.99%

ング [15] を用い，感情状態およびユーザの受諾度合いが付与された感情表現を含む説得対話コーパスを収集した [16]．

3.1 感情表現を含む説得シナリオの収集

感情

表 3 感情状態ラベルの割合
発話数割合
感情
発話数割合

平静

6502

29.53%

悲しみ

5491

クラウドソーシングを用いて，システムの依頼から始ま喜び

1940

8.81%

安心

818

3.72%

り，ユーザが依頼を受諾するまでのシナリオをクラウド

怒り

4978

22.61%

NO228610.38%

24.94%

ワーカに創出するよう依頼し，対話シナリオの収集を行う．ユーザはシステムの依頼をすぐには受け入れないよう複数人のアノテータによる各発話文に対するラベル付与にし，どのシナリオでも，システム・ユーザ発話の合計がの一致率を計算するため，Fleiss’ Kappa[14] を用いた．一

必ず 20 発話以上となるよな会話を創出するよう指示をす

般的に，Fleiss’ Kappa の値は 0.4 以下だと一致率が低く，る．日常生活のなかで感情表現が活用される説得の場面と0.4 より大きい場合はある程度の良い一致率があるとされして，「掃除をすること」「食べ残しをしないこと」「早く寝ている．感情状態・受諾の度合いに対するアノテータの一ること」「ゲームを止めること」「適度な運動をとること」

致率と，受諾の度合いに対するアノテータ間の平均二乗誤を想定する．

差を表 4 に示す．

想定したシナリオに沿って，各場面のシナリオを 200 対

表 4話ずつ収集し，計 1000 対話のシナリオを収集した．収集

アノテータの一致率
感情状態
受諾度合いしたシナリオの対話数およびシナリオに含まれるユーザ・発話数

22008

10980

システムの発話数を表 1 に示す．

Fleiss’ Kappa

0.41

0.37

平均二乗誤差—0.85

表 1

収集したシナリオの対話数および発話数
掃除
食事
就寝
ゲーム
運動

対話数

200200

200

200

200

受諾度合いに関しては，平均二乗誤差を算出した結果，

ユーザ

2282

2173

2147

2175

2203

1 よりも小さいため，それなりの一致率であると考えられ

システム

2292

2185

2180

2155

2216

る．以上より，本提案システムで使用するために十分な情報がアノテーションされたコーパスが収集できた．

収集したシナリオに含まれる各発話文に対し，アノテーションを行う．各発話文に対し，感情状態・受諾の度合いのラベルをそれぞれ 3 人のアノテータが付与し，3 人中 2人以上が同じラベルを付与したものを，その発話文のラベルとして採用する．
シナリオに含まれるユーザ発話に対し，5 段階のユーザ

4. 評価実験
4.1 実験設定
感情表現を用いる説得対話システムの説得成功率および対話の自然性・説得性について評価を行う．3 種類の対話システムを用意し，それぞれの評価を比較する．の受諾度合いラベルを付与し，ユーザ発話およびシステム

NEUTRAL 感情表現をもたない説得対話システム．

発話には計 5 種類の感情状態ラベルを付与する．アノテー

コーパスのうち，平静 (NEUTRAL) の感情ラベルがタは，シナリオの全発話文を読み，前後の文脈から受諾度付与された発話のみ使用．

合いラベルおよび感情状態ラベルの付与する．実際に付与

RANDOM システムの感情状態をランダムに遷移するされたユーザの受諾度合いラベルの割合を表 2 に，感情状

説得対話システム．コーパスの全発話を使用．

ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan3

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PROPOSAL コーパスに基づき感情状態を遷移する説
得対話システム．コーパスの全発話を使用．
上記 3 種類の説得対話システムは，それぞれ感情の遷移の仕様が異なるのみで，それ以外に関しては 2 章で提案した手法と同一のものを使用する．
被験者は各対話システムと 1 回ずつ，計 3 回対話を行う．
各対話はユーザがシステムの依頼を受諾すれば対話が終了し，ユーザが依頼を受諾せず一定のターン数を超えた場合はシステムから対話を打ち切る．
対話システムの評価は，対話全体の自然性・説得性の 5段階の主観評価（5: 高い，3: どちらでもない，1: 低い）および説得が完了するまでにかかる平均ターン数・説得成
図 3

功率の客観評価で行う．
今回の実験の被験者は合計 102 人であり，そのうち男性全体の主観評価結果

表 7 スコア別の割合（全体）
自然性
NEU
RAN
PRO

は 33 名，女性は 69 名である．年代別では，20 代以下が23 名，30 代が 36 名，40 代が 32 名，50 代以上が 11 名で1,2

41.18%

52.94%

あった．

322.55%22.55%

12.75%

4,536.27%

24.51%

39.22%

4.2 実験結果
まず，客観評価の結果を示す．タスク成功率を表 5 に，対話終了までにかかった平均ターン数を表 6 に示す．
表 5

説得が成功・失敗した対話数およびタスク成功率
手法
説得成功
説得失敗
説得成功率

48.04%

説得性

NEU

RAN

PRO

1,223.53%

48.04%

38.24%

331.37%24.51%

25.49%

4,545.10%

27.45%

36.27%

一方で，説得性においては全体として NEUTRAL が最NEU

88 人

14 人

86.28%も良く，提案する感情表現を用いた説得対話システムの説

RAN

90 人

12 人

88.24%

得性は感情表現を用いないものよりも低い結果となった．

PRO91 人11 人

89.22%

以上より，感情表現を用いることによる対話の自然性および説得性の向上は見られなかったが，感情表現を用いた

表 6 対話終了までにかかった平均ターン数
手法
全体
説得成功

NEU

11.47

9.96

RAN

10.82

9.47PRO10.84

9.62

方が，説得をより少ないターン数で効率的に行えることが示唆された．

4.3 考察実験中に行われた PROPOSAL との対話のうち，説得が成功した対話例を示す．表 8 は，自然性が「やや高い (4)」

タスク成功率は PROPOSAL が最も高く，また，対話と評価され，説得性が「高い (5)」と評価された．表 9 は，終了までにかかった平均ターン数は感情表現を用いな説得には成功しているものの，自然性/説得性ともに「やかった NEUTRAL よりも，感情表現を用いた RANDOM,や低い (2)」と評価された例である．

PROPOSAL の方が短いことが分かった．

表 8 では，S4,S5 でシステムが怒りの感情表現を用いる

次に，各対話システムの自然性・説得性の平均スコアことで説得を完了させている．ユーザは U4 の時点で依頼を図 3 に，自然性・説得性のスコアの割合を表 7 に示す．

を受諾しているにもかかわらず，システムが推定したユーNEUTRAL が自然性・説得性において最も高く，次いでザの受諾度合いが 4 に満たず，まだ受諾していないと認識

PROPOSAL が高い結果となった．

し，対話を続けている．そのため，ユーザの意図がうまく

表 7 より，自然性が「高い (5)」または「やや高い (4)」とスコアがつけられた割合は，PROPOSAL が最も多い．

伝わらなかったという点で自然性の評価がやや下がったと考えられる．

また，PROPOSAL は，「どちらともいえない (3)」と判断

表 9 では，全体を通してシステムの口調が統一されておされた割合が最も少ない．このことから，PROPOSAL はらず，対話の自然性が低くなってしまったと考える．また，ユーザによって自然性の感じ方に差があり，自然性が高い

U5-S6 のように，ユーザの質問に対して明確な答えをせず，か，または低いかのどちらかに受け取られる傾向があるこ

話題を遷移させることが多々見られた．また，本提案手法とが分かった．

では感情の遷移確率をコーパスから算出しているため，場ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan4

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を考える必要がある．

話者

表 8 PROPOSAL の説得成功した対話例 1発話
受諾

感情

S1

オリンピック見てたら運動したくな—

平静

りませんか？

U1

そうかなあ

2.92

—

S2

こんな日には外に出て運動でもした—

平静

いですよね

U2

今日はしんどいよ

1.78

—

S3

実は…楽しみにしてました．

—

悲しみ

U3

本当に2.72—

S4

じゃあ，運動してきなさい!

—

怒り

U4

じゃあ運動することにするよ

3.60

—

S5

今やらないことは，いつになっても—怒りやらない．

表 10 に，実験中に行われた PROPOSAL との対話のうち，説得に失敗した対話例を示す．表 10 は，自然性/説得性ともに「低い (1)」と評価された．

話者

表 10発話PROPOSAL の説得失敗した対話例
受諾S1

最近、運動不足ですね。

—

U1

そんなことないよ。

0.98

—

S2

ようやくやる気になってくれました—

喜び

U2

いや、なっていないよ。

0.95

—

S3

私の使命はご主人様を不健康な生活

—

悲しみ

感情
平静

ね

から救い出すことですが、私の勧め

U5

わかった，やるよ

4.08

—

S6

はいぜひ！君が楽しく運動できるよ—

喜び

うで嬉しいです．に一向に耳を傾けていただけません。

U3

君の説得の仕方がいけないんだよ。

1.71

—

S4

諦めるなんて言われると寂しくなる—

悲しみよ。

話者

表 9 PROPOSAL の説得成功した対話例 2
発話
受諾

感情

U4

諦めるなんて言っていないよ。

0.76

—

S1

残さず食べましょう．

—

平静

S5

あなたが、恰好がよくなると、私も—喜び

U1

量が多すぎて食べきれないの

1.32

—

S2ピーマンだけ残すならおやつは抜き—怒りになりますよ！

U2

意地悪言わないで！

2.23

—

S3

ないよ．じゃないよ！！農家の人が—怒り丹精をこめて作っているんだよ！僕うれしいのですが。

U5

今は格好良くないってこと？

1.46

—

S6

ようやくやる気になってくれました—

喜び

U6

だから、なっていないってば。

0.78

—

S7

もう知らない！

—怒りね

だって，今日は君が食べてくれるかな？どんなふうに作ったらおいしく説得が失敗した原因として，ユーザ発話に対するシステ食べてくれるかな？って考えながらム発話が適切でなかったことが挙げられる．提案手法では作ってるんだよ！！

U3

そんなに怒らないで！

2.25

—

応答文を選択する際，コーパスからユーザの受諾度合いとS4残すともったいないですよ？

—平静システムの感情状態が一致している応答対を抽出してから，U4

明日食べるよ．

3.88—

応答文を選択している．そのため，ユーザの受諾度合いとS5

わかってくれてありがとう．

—

喜び

システムの感情状態の組み合わせによっては，選ばれる応U5え？明日でも良いの？

3.30

—

あなたの体をこんなに考えているの—悲しみ

答文の候補数が極端に少なくなってしまう場合がある．加

S6に，食べてくれないんですか．

えて，今回はユーザ発話からユーザの受諾度合いしか見てU6

いつもは食べているから大丈夫！

1.86

—

おらず，対話行為や対話履歴は考慮していない．これらのS7

ヒトが食べるご飯は，植物や動物の—悲しみ理由から，ユーザ発話に対し話が噛み合わない応答文を選

2.11—択する場合があったと考えられる．

命をいただいているのですよ！

U7

そんなこと言われると言い訳できな
いよS8

以前は嫌いでも，味覚が変わってい—

平静る可能性もある！

U8

そうかな？

2.86

—

S9

美味しいね．と料理の美味しさを分—

悲しみ

また，感情表現に関して，S3 で「悲しみ」の感情表現を用いたとき，U3 でユーザへの説得が失敗している．それにも関わらず，システムは続けて S4 で「悲しみ」の感情表現を用い，結果としてユーザへの説得が成功しなかったことが推測される．ユーザごとに現在の感情表現が有効であったか否か，フィードバックをもとに，適切な感情状態かち合いたいです！

U9

わかった，食べるよ．

4.54

—

S10

こちらこそよろしくお願いします．

—

喜びへの遷移を考慮する必要がある．

5. まとめ合によっては S4, S5, S6 のように，ターンごとに感情表現

本研究では，説得者であるシステム自身が感情状態をもが変わることがある．感情が次々と遷移することは，不自ち，感情を表現しながらユーザの説得を試みる説得対話シ然であり，感情の持続性という観点から，感情遷移の制御ステムを提案した．感情表現を含む説得対話コーパスを収ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan5

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集し，コーパスに基づく感情状態遷移を行う説得対話シス[13]

テムを構築した．評価実験により，感情表現を用いることによる明確な有意性は示せなかったが，より短時間，高確[14]率でユーザを説得できる可能性が示された．
提案する説得対話システムでは，ユーザの入力発話から[15]はユーザの受諾度合いしか見ていない．そのため，より自[16]然で説得性のある対話を実現するために，対話行為を用いることや，ユーザの感情状態を推定することが有効である

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説得成功を報酬とした適切な感情表現を用いた対話戦略の学習が挙げられる．
参考文献
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