人工知能学会研究会資料
SIG-SLUD-B505-37

説得対話における感情表現を考慮した応答文選択
Response Selection of Emotional Expressions for Persuasive Dialog Systems
石川 葉子

吉野 幸一郎鈴木 優

Sakriani Sakti 中村 哲

Yoko Ishikawa, Koichiro Yoshino, Yu Suzuki, Sakriani Sakti, and Satoshi Nakamura
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology

1Abstract: Emotional expressions is an efficient way to convey one’s thoughts each other. Especially, inpersuasive situations, emotional expressions of persuader may give a strong main effect on recipients
attitude. Although there exist several studies on incorporating emotion factor in a dialog response
selection, most past attempts focused only on user’s emotional states for constructing user's goal-oriented
dialog systems. In this research, we aim to realize emotionally rich persuasive dialog system. Therefore, it
is important to consider not only user’s emotional states but also system’s emotional expressions. In thisstudy, we first collect dialog data including emotional expressions. Second, we analyze the dialog data
and define system’s emotional states and dialog acts to implement into the dialog system. Finally, weconstruct an example-based persuasive dialog system.
築している対話システムの概要について紹介する．

はじめに

2

感情を含む対話データ収集・分析

人間とシステムが持続可能な関係性を築くことは対話システムの研究において重要な課題の一つであ
2.1 感情表現を含む対話データの収集
る．持続可能な関係性とは，人間が対話システムを長期的に繰り返し利用してくれる状態を指す．
日常生活のなかで感情表現が活用される場面とし一般的に，自己開示をすることは相手との関係性て，説得や交渉を想定する．具体的な対話の流れとを築き上げるため有効である[1]．自己開示としてシしては，システムがユーザに作業を依頼し，ユーザステム側に着目し，パーソナリティを問う質問にシがその依頼を受諾するまで，システムは怒りや悲しステムが答えられることを目指す研究[2]があるよみといった感情表現を用いながら説得を試みる．今
うに，システム自身もまた自己開示することでより回は説得の場面として以下を設定した．
円滑なコミュニケーションの実現が見込まれる．
1) 掃除をすること
4) ゲームを止めること
特に，自己開示として感情表現を用いることは説
2) 食べ残しをしないこと
5) 適度な運動を取ること
得や交渉の場面で有効であることが知られている
3) 早く寝ること[3]．例えば，ユーザの感情がより前向きになるよう想定したシナリオに従った対話を収集するにあた
促す応答を選択する研究[4]や，システムが正しい食り，クラウドソーシングを利用した．ロボットから生活を提案する際，ユーザにポジティブな感情を生の 5 種類の依頼に対し，各依頼ごとに対話例を 200起させるようなアドバイスを選択することで説得が対話ずつ収集した．
成功しやすくなることを示した研究[5]がある．
収集した対話に含まれる発話数を表 1 に，収集し本研究では，システム側の自己開示として感情表た対話例を表 2 に示す．
現に着目した．ユーザの発話に対してシステム自身
掃除
食事就寝
ゲーム
運動の感情状態を遷移させ，遷移した先の感情状態に基
ユーザ発話数
2265
2172
2174
2146
2199
づいた感情表現を持つ応答文を選択する対話システ
システム発話数2279
218521802155
2216
ムを提案する．これにより，説得や交渉といった場表１．収集したユーザとシステムの発話数面でより提案が成功しやすくなることが期待できる．
本稿では，システム自身の感情を考慮した対話シ
2.2 感情状態および対話行為の設定
ステムの構築にあたり，収集した感情表現を含む対収集した対話から説得や交渉で有効な感情状態お話データの分析結果について述べる．また，現在構― 141 ―

よび対話行為を分析・設定する．システムの感情表
現として，依頼が受諾されず怒る表現や悲しむ表現，また依頼が受諾され喜ぶ表現が多く見られた．
システム

お部屋を掃除しましょうユーザ

え〜嫌だよ。面倒だよ。

システム

見てください。ゴミが落ちていますよ。

ユーザ

後で掃除するからいいよ。今はしたくない。

システム

そんなことを言っていると、どんどん部屋が汚れていきますよ。

ユーザ

大丈夫だよ。そんなに汚れていないから。

システム

僕は、綺麗な部屋の方が過ごしやすくて

3

感情を表す対話システムの構築

感情状態をシステムに実装する先行研究に，Belief-Desire モデル[9]がある．Belief-Desire モデルとは，システムの持つ信念(Belief)と，欲求(Desire)の組合せにより感情を生成するモデルである．例えば，お腹が空いたという欲求は，ご飯を食べたという信念により叶い，システムは喜びの感情を生起する．
本研究では対話システムを構築するにあたり，Belief-Desire モデルを拡張し，対話行為を考慮するモデルを提案する．処理の流れを図 1 に示す．

気持ちよくて良いと思っていっているんです…。
ユーザ

今はしなくてもいいんじゃない。

システム

そう言って、いつも掃除をしないのは君ですよ。

ユーザ

まあ、確かに。

システム

後でと言わずに今から掃除しましょう。
僕が応援しますよ。

ユーザ

仕方ないな。掃除はじめるか。

システム

やった。さすが君。頑張りましょう。

表 2．収集した対話例
そこで valence と arousal の 2 軸で感情を分類した
先行研究[6]に基づき，本システムでは，喜び・怒り・悲しみ・感情無しの計４種類の感情状態を設定する．
対 話 行 為 に つ い て は ， SWBD-DAMSL[7] やDIT++[8]を参考に決定した（表 3）．一般に対話シス
テムで使われる対話行為に加えて，説得や交渉といった場面に応じて“ELICITING_MOTIVATION（相手のやる気を起こす）”, “EMOTIONAL_REACTION（感情的な対応）”を新たに追加した．例えば，
ELICITING_MOTIVATION は「掃除しないと不健康になるよ」のように，相手のやる気を引き出すよう発話する．また， EMOTIONAL_REACTION は「掃除できないなんて怠け者だ」と相手を責めたり，または褒めたりするなど，感情的な発話を扱う．
STATEMENT

OPINIONSUGGESTIONELICITING_ACTION-OPEN-

MOTIVATIONDIRECTIVEQUESTION

YES-NO-RHETORICAL-BACKCHANNEL-QUESTIONQUESTIONQUESTION

YES

AGREEMENTACCEPTNODISAGREEMENTREJECT

NOT-SURETHANKINGAPOLOGYDOWNPLAY-DOWNPLAY-EMOTIONAL-

THANKING

APOLOGY

REACTION

表 3．設定した対話行為一覧

図 1．対話システムの流れ
まず，入力されたユーザの発話に対し，対話行為を推定する．あらかじめ対話行為ごとに用例を作成し，入力発話と用例との類似度を計算，最も類似度が高かった対話行為を入力発話の対話行為とする．
次に，推定されたユーザの対話行為に基づき，ユー
ザがシステムの提案を受諾する可能性の度合いを扱
う Belief の 値 を 更 新 す る ． 例 え ば ， 対 話 行 為 がREJECT のときは Belief の値は減り，ACCEPT のときは増える．Belief の値の上限は 1,下限は-1 である．
この値が高いほど，ユーザが受諾する可能性が高いと判断する．システムの感情状態は，Belief の値とユーザ発話の対話行為に基づいて決まり，システムが次に応答する発話の対話行為は，ユーザ発話の対話行為とシステムの感情状態により決まる．最後に，システムの応答文は対話行為と感情状態に基づき，各感情と各対話行為の組合せごとに用意した用例に従って応答文を選択する．以上の流れを，システムはユーザが受諾するまで，すなわち Belief の値が 1になるまで対話を続ける．

4

おわりに今回，説得対話においてシステムの感情を導入するためデータ収集および対話システムのデザインを行った．具体的には，クラウドソーシングを利用し，感情表現を用いて説得を行うような対話を収集し，対話の分析および対話行為の決定を行い，対話システムの構築を行った．今後は，今回収集した対話の発話文に対し対話行為を付与し対話システムの応答を精度を向上させる．また，構築した対話システムの評価をしていきたいと考えている．

― 142 ―

参考文献
[１] Clark, M.S. and Reis, H.T.: Interpersonal Processes in
Close Relationships, Annual Review of Psychology, Vol.
39, pp. 609-672 (1988)[２] 杉山 弘晃, 目黒 豊美, 東中 竜一郎: 対話システムのパーソナリティを問う質問の大規模な収集と分析.
人工知能学会論文誌, Vol. 31 (2016)[３] Morris, M. W., & Keltner, D.: How emotions work: Ananalysis of the social functions of emotional expression innegotiations. Research in Organizational Behavior, 22,
1-50 (2000)[４] Nurul Lubis, Sakriani Sakti, Graham Neubig, Tomoki
Toda, and Satoshi Nakamura: A study of social-affectivecommunication: Automatic prediction of emotion triggers
and responses in television talk shows. In Proc ASRU
(2015)[５] Mazzotta I, de Rosis F, Carofiglio V.: PORTIA: auser-adapted persuasion system in the healthy eating
domain. IEEE Intell Syst; 22 (6): 42-51 (2007)[６] Russell, J. A.: A circumplex model of affect, Journal ofPersonality and Social Psychology, 39, 1161-1178 (1980)[７] D. Jurafsky, E. Shriberg, and D. Biasca.: Switchboard
SWBD-DAMSL shallow-discourse-function annotation
coders manual, draft 13. University of Colorado Instituteof Cognitive Science, Tech. Rep, pp. 97-101 (1997)[８] Bunt, H.: The DIT taxonomy for functional dialogue
markup. In Proceedings AMAAS 2009 Workshop“Towards a Standard Markup Language for Embodied
Dialogue Acts’, Budapest (2009)[９] Reisenzein, R.: Emotions as Metarepresentational Statesof Mind: Naturalizing the Belief-Desire Theory ofEmotion. Journal of Cognitive Systems Research. 10(1)(2009)― 143 ―