対話コーパスに基づく発話意図推定
入江 友紀†1松原 茂樹†2†3

河口 信夫†2†3†1名古屋大学大学院情報科学研究科

山口 由紀子†2稲垣 康善†4†2名古屋大学情報連携基盤センター†3名古屋大学統合音響情報研究拠点 (CIAIR)†4愛知県立大学情報科学部

yuki-i@inagaki.nuie.nagoya-u.ac.jp

談話行為タグ

1

はじめに

動作タグ

対象タグ

詳細情報タグ

駐車場情報
店名

提示
店情報

近年，音声認識技術の進歩などを背景に，音声対話シ
依頼
検索結果
メニュー
検索
ステムの研究が盛んに行われている．音声対話システム
意思内容
席数においてユーザの発話意図を正しく理解し，それに基づ再検索
予約情報
いて処理を行うことは，ユーザとの間で自然なインタラ
空席状況
表明
クションを遂行し，タスクの目標を解決する上で必要不
真偽情報
定休日
案内
可欠である．
店
営業時間
選択
発話意図を推定する方法として，ルールを用いる方法
駐車場
場所
がこれまでに報告されている [1]．しかし，ユーザがあ予約
ジャンル陳述所要時間る意図に基づいて発話するとき，その影響は，音韻，形
提示内容
人気度
態素，キーワード，文構造，文脈など発話に関連する事
確認
象に様々な形となって現れる．これらの要素を踏まえた
図 1: 意図タグの例
推定ルールは複雑になるうえ，発話の多様性に対応できるようにするには，多くの推定ルールが必要であり，そ対話コーパスに収録されたレストラン検索をタスクとすの作成は困難である．
るドライバー発話に対して，発話意図推定実験を行った．
一方，人間の自然な発話に対応するための方法として，実験では，意図タグつきコーパスの 2972 発話から得ら事例を用いたアプローチが考えられる [2, 3]．著者らはれた決定木を用いて，意図推定を行った．評価実験の結
これまで事例に基づく発話意図推定手法を提案してきた
果，本手法の有効性を確認した．
[5]．この手法では，入力発話とコーパス中の発話との類似度を計算し，類似度が最大となる発話に付与された意 2
意図タグつき音声対話コーパス
図を入力発話の意図とする．発話間の類似度は，各発話の形態素の一致度と入力発話に至るまでの意図系列に基 2.1 意図タグの設計づいて決定する．しかし，そもそも類似した事例がコー
意図タグつき音声対話コーパスを作成するために，CIAIRパス中に存在しない発話に対し，意図を推定することは 車内音声対話データベースの書き起こしコーパス [6] を難しいという問題がある．
利用した．すなわち，データベースに収録されている対
そこで本論文では，対話コーパスに基づく発話意図推 話から，レストラン検索をタスクとする対話に意図タグ定手法を提案する．本手法では対話コーパスを用いて， を人手で付与した．
意図推定のための決定木を作成する．決定木学習により，付与するにあたり，発話の諸要素と意図との関連性を意図と関連性の強い特徴量を取り出すことができ，新た 考慮し，意図の抽象度に応じて 4 つの階層を有する意図な事例に対してもロバストに対処できる．
タグの体系を設計した．意図タグは，タスクに依存した
著者らはこれまで，発話内行為レベルよりも，さらに レベルまで意図を詳細化することによって，システムの詳細な発話意図を表すタグ（以下，意図タグと呼ぶ）を 動作に直結した意図記述を行っている．そのため，談話設計し，コーパスを構築してきた [4, 5]．意図タグは，発 行為，モダリティに関する情報から「店名」「値段」と話中の諸要素（文末，文体，キーワード）と意図の関連 いった詳細な情報まで，推定する意図のレベルは多岐に性を考慮し，意図の抽象度に応じて階層化している．本 渡る．したがって，意図と強く関連する発話の諸要素に手法ではこのコーパスを用いて，複数の決定木を作成し， 着目して，タグを階層化した．談話行為レイヤは話者のそれらを組み合わせることにより発話意図を推定する． 発話内行為を表しており，動作レイヤはドライバまたは意図タグの各階層ごとに決定木を作成するため，その階 システムの行為を表している．対象レイヤは動作レイヤ層の意図と関連性の強い発話中の要素に着目した意図推 で定まる動作の対象を表し，詳細レイヤは対象に関する定を行うことができる．
詳細情報を表す．また，上の階層のタグに結びつき可能
本手法の有効性を評価するために，CIAIR 車内音声 な下の階層のタグには図 1 に示すような制約がある．
値段

発話例

2.2

表 1: 意図タグつきコーパスの例
話者
談話行為 動作対象

詳細情報

この近くに中華の店ありますかドライバー

依頼

検索

店近くに大黒天があります

オペレータ

陳述

提示

検索結果

店名

その店にラーメンはあるのかな

ドライバー

依頼

提示

店情報

メニュー

はいございます

オペレータ

陳述

提示

店情報

メニュー

そこに案内して

ドライバー

依頼

案内

店大黒天までご案内します

オペレータ

表明

案内

店

表 2: 属性と属性値

意図タグつき音声対話コーパスの構築

CIAIR 車内音声対話データベースに収録されている対話から，レストラン検索をタスクとする 3641 対話に含まれる約 35000 発話に意図タグを人手で付与することによって，意図タグつき音声対話コーパスを構築した[4, 5]．
書き起こしコーパスの作成では，200msec 以上のポーズで発話を分割しており，原則として 1 発話単位に 1 つの意図タグを付与している．表 1 に意図タグつきコーパスの例を示す．

3

発話意図推定手法

3.1

発話意図推定手法の概要

属性属性値

話者

ドライバー（D），オペレータ（O）

直前の意図タグ「陳述＋提示＋店情報」など 48 種類

直前の話者

ドライバー（D），オペレータ（O）

形態素

発話中に出現する，出現しない談話行為判明したタグ

動作
対象詳細情報

5 種類
7 種類
12 種類
36 種類

表 3: クラスとその数本研究において推定対象となる意図タグは，意図と強クラス
クラス数く関連する発話の諸要素に着目して階層化している．ま談話行為レイヤ推定時 談話行為タグ
5
た，発話によって意図と強く関連する要素も異なる．例
動作レイヤ推定時
動作タグ
7
えば，文末表現からモダリティを推測できる発話がある
一方，文末が省略されており，他の要素が意図に強く関対象レイヤ推定時
対象タグ
12
連する発話もある．また，意図と強く関連する述語が現
詳細情報レイヤ推定時 詳細情報タグ
36
れる発話は，述語が意図推定の重要な手がかりとなる．
このように，意図の抽象度や発話によって，意図と関 す．また，図 2 に，発話「その店にラーメンはあるのか連性の強い発話中の要素は異なる．本研究では，これら な」に対応するデータの例を示す．に柔軟に対応した意図推定を行うために，タグの階層ご
対話コーパスから得られたデータ集合に対して，以下とに決定木を作成する．ある階層の意図と関連性の強い の 32 種類の決定木を作成する．
発話中の要素に着目し，発話に応じ決定木間に順序付け• どの階層のタグも推定されていないとき（第 1 群）を行うことにより，発話に強く関連する階層の意図から属性は話者，直前の意図タグ，直前の話者，形態推定することができる．
素を用いる．談話行為レイヤ推定用，動作レイヤ推定用，対象レイヤ推定用，詳細情報レイヤ推定
3.2 決定木の作成用の計 4 種類の決定木を作成する．
各階層に対し，その階層のタグを推定する決定木を作•
1 つの階層のタグが判明したとき（第 2 群）成する．本研究では，決定木の作成に決定木学習ソフト
属性は話者，直前の意図タグ，直前の話者，形態
1
ウェア See5 を使用した．これは，データ（属性・属性値
素，判明したタグを用いる．各階層に対して，判の集合とクラス）の集合を入力とし，決定木を出力する
明したタグの階層のパターンが 3 種類存在するのソフトウェアである．データの属性としては，著者らがで計12 種類の決定木を作成する．
これまでに行った意図推定実験において有効であった，• 2 つの階層のタグが判明したとき（第 3 群）
現在の話者，直前の意図タグ（談話行為，動作，対象の属性は話者，直前の意図タグ，直前の話者，形態タグ），直前の話者，コーパスに現れた形態素を用いる．
素，判明したタグ（2 種類）を用いる．各階層にさらに，すでに推定によって得られた他階層の意図タグ
対して，判明したタグの階層のパターンが 3 種類も属性として利用する．これは，2.1 節で述べたように，存在するので計 12 種類の決定木を作成する．
意図タグの階層間に制約が存在するため，ある階層のタ• 3 つの階層のタグが判明したとき（第 4 群）
グは，他の階層のタグに依存していることがあるためで属性は話者，直前の意図タグ，直前の話者，形態ある．データのクラスとして，各階層のタグを与えた．
素，判明したタグ（3 種類）を用いる．各階層に表 2 に属性と属性値を，表 3 にクラスとその種類数を示
対して，判明したタグの階層のパターンが 1 種類存在するので計 4 種類の決定木を作成する．
1 See5，http://www.rulequest.com/see5-info.html.

動作
（第 群）

談話行為
第群
(意図タグ
意図タグつきタグつきコーパスつきコーパス

発話)

1

依頼（0/21）

意図タグ

D：その店にラーメンはあるのかな

1

依頼＋提示＋店情報＋メニュー（127/904）「依頼」を属性値に追加

動作
（第 群）
2

提示

対象（第 群）2

提示（72/556）

データファイル
判明したタグ店

そこ

その直前の話者

直前の意図タグ

話者

形態素L
D 陳述＋提示＋検索結果 O 無 有 有 L 1 ‐依頼
D 陳述＋提示＋検索結果 O 無 有 有 L 1 ‐依頼
D 陳述＋提示＋検索結果 O 無 有 有 L 1 ‐依頼「値段」を属性値に追加

クラス

2‐提示

動作
（第 群）
3

詳細情報
（第 群）

1

1

駐車場情報
（2/5）

値段
（1/33）

詳細情報
（第 群）

店情報
（1/33）

2

値段（1/33）

対象
（第 群）
3

店情報
（6/129）提示（0/108）「提示」を属性値に追加

対象
（第 群）

対象
（第 群）
4

3‐店情報
4‐メニュー

店情報
図 3: 発話「いくらぐらい」に対する意図推定の流れ

図 2: 発話「その店にラーメンはあるのかな」に対応すの候補を出力する．図 3 において，談話行為タグは「依頼」，動作タグは「提示」，対象タグは「店情報」，詳
表 4: 推定結果（訓練データ：2972 発話，closed test） 細情報タグは「値段」を候補として出力する．決定木順
序付け規則を適用すると，規則１より再分類誤り率が一タグ
談話行為 動作 対象 詳細情報
番低い談話行為タグの「依頼」を推定結果とする．
正解率（%）
92.2 76.8 80.6
85.8
次に，談話行為タグを属性に追加し，他の階層のタグを推定する．第 2 群の決定木を用いて，残りの階層のタ3.3 推定アルゴリズム
グ候補を出力すると，動作タグは「提示」，対象タグは「店情報」，詳細情報タグは「値段」を候補として出力
3.2 節で得られた複数の決定木を用いて，各階層のタグを推定する．どの階層から先に推定するのかは，発話 する．規則３より，詳細情報タグ「値段」を推定結果とに応じた決定木間の順序付けにより決定する．この順序 する．
同様に，談話行為タグ，詳細情報タグを属性に追加し，付けは次のように定めた．
第 3 群の決定木から残りの階層のタグを推定する．その［決定木順序付け規則］
1. 推定において到達した葉の再分類誤り率（訓練デー 結果「提示」を得る．最後に，動作タグを属性に追加し，第 4 群の決定木を用いて，「店情報」を推定する．以上
タにおける誤り率）が一番低い決定木を選ぶ．
より，意図推定の結果は「依頼＋提示＋店情報＋値段」
2. 誤り率が同じ場合は，その葉に到達する訓練デーとなる．
タが多かった決定木を選ぶ．
るデータの例（第 2 群の場合）

3. 上記で決定できない場合は，「談話行為タグ」，「詳発話意図推定実験
細情報タグ」，「対象タグ」，「動作タグ」の順番で 4決定木を選ぶ．これは，あらかじめ See5 を用いて 4.1 実験の概要タグ推定（closed test）を行ったときの推定結果
4.1.1 実験に使用したデータ（表 4）の正解率に基づいている．
2 章で述べた意図タグつき音声対話コーパスのうち，この順序付けを用いて，以下のアルゴリズムに従って推1999 年度収録分 72 人 425 対話と 2000 年度収録分「人定を行う．と人との対話」セッション 297 人 793 対話のドライバー［推定アルゴリズム］
発話を発話意図推定実験に使用した．形態素解析には日(1) 第 1 群の 4 種類の決定木を用いて，各階層のタグの 本語形態素解析システム「茶筌」2 を使用した．ただし，候補を出力する．
話し言葉に特有なフィラー，対話タスクに特徴的な名詞(2) 上記の順序付けに従って決定木を 1 つ選び，その決や固有名詞は茶筌辞書に追加登録してある．
定木が出力したタグを推定結果とする．
(3) （2）で得られたタグをさらに属性値として追加し， 4.1.2 実験方法
第 2 群の決定木を用いて，未決定の階層のタグを392 人分のドライバー発話から，362 人分のドライバー推定する．
発話 2972 発話を訓練データ，残りの 7 人分のドライバー(4) （3）で得られたタグをさらに属性値として追加し，発話 171 発話を評価データとした．決定木の作成には，第 3 群の決定木を用いて，未決定の階層のタグを決定木学習ソフトウェア See5 を使用した（枝刈レベル：推定する．
(5) （4）で得られたタグをさらに属性値として追加し， 25%，ブースティング：なし）．訓練データ中に現れた
第 4 群の決定木を用いて，未決定の階層のタグを 形態素の種類数は 1371 個であった．
本実験では，正解の意図タグをあらかじめ人手で付与推定する．
した意図タグと定め，正解率（発話総数に対する正解の意図タグを出力できた発話総数の割合）を求めた．本手
3.4 意図推定の例
法による決定木の組み合わせ推定の効果を確認するた
発話「いくらぐらい」の意図推定の例を図 3 に示す．
2 Chasen, http://chasen.aist-nara.ac.jp/.
まず，第 1 群の 4 種類の決定木を用いて，各階層のタグめ，次の２つの決定木を作成して，意図推定実験を行い，その結果を比較した．
1. 1 つの決定木による一括推定
意図タグを「陳述＋提示＋予約情報＋人数」のよ
うに 1 つのタグとみなす．
2. 複数の決定木による組み合わせ推定（提案手法）

4.2

実験結果

推定実験の結果を表 5 に示す．1 つの決定木による一括推定は正解率 67.8%，複数の決定木による組み合わせ推定は正解率 73.1%であり，提案手法の方が高い正解率を示した．
階層ごとに作成した決定木を見ると，談話行為レイヤに対する決定木では，
「お願い」
「って」
「ほしい」
「ない」
「か」
「の」といった文末表現が現れており，動作レイヤに対する決定木では，「案内」や「ナビゲーション」，「予約」といった動作を表すような形態素，直前の意図タグ（直前にオペレータがどのような動作を行ったか）がノードに現れている．一方，詳細情報レイヤに対する決定木
では，「ありがとう」「何分」「何時」「いくら」「台」など時間や値段に関する形態素など，詳細情報タグと強い関連性をもつ形態素が現れている．このように，各階層と関連性の強い発話中の諸要素が異なっており，これらを優先的に利用することにより正解率が向上したと考えられる．また，すでに推定によって得られた他階層の意図タグも上位ノードに現れており，意図タグの階層間の制約も意図推定に活用されていると考えられる．
なお，誤った発話のうち，タグの制約違反を起こした発話が 14 発話，訓練データには出てこないタグのため決定木の葉に存在せず，推定ができなかったものが 2 発話存在しており，これらに対処することによって，正解率の向上が期待できる．

4.3

考察

4.3.1 事例に基づく手法との比較
著者らはこれまでに，意図タグつきコーパスを対話事例として利用した発話意図推定手法を提案してきた [5]．
この手法では，入力発話とコーパス中の発話との類似度を計算し，類似度が最大となる発話に付与された意図を入力発話の意図とする．発話間の類似度は，各発話の形態素の一致度と入力発話に至るまでの意図系列に基づいて決定する．本実験と同一のデータを用いて行った意図推定実験では，正解率は 70.8%であった．この手法は，事例中の類似した発話の意図を入力発話の意図とするため，入力発話に似た事例が存在するときは，正しく意図を推定できる可能性が高いものも，発話の多様性に比べ事例の多様性が小さいときは，誤る可能性が高くなる．
一方，提案手法は決定木を事例で学習してモデルを作成しているため，本実験のデータ量においては良好な結果が得られた．
4.3.2 複数作業者の一致率との比較
一方で，著者らは複数の作業者による意図タグの一致率を調べている [5]．作業者として，次の 2 組の実験を行っている．

表 5: 実験結果

正解率（%）

一括推定

組み合わせ推定67.8（116/171）

73.1（125/171）

1. 一般の作業者 4 名が，51 対話，合計 528 発話に対して，各対話 2 名で意図タグを付与する．
2. 意図タグの設計者 2 名が 28 対話，合計 296 発話に対して意図タグを付与する．
実験の結果，一般作業者間の一致率は 70.5%，設計者間の一致率は 85.3%であった．表 5 と比較すると，本手法の推定精度は，設計者間の一致率には及ばないものの，一般の作業者間の一致率より良好な結果となっている．

5

おわりに

本論文では，対話コーパスに基づく発話意図推定手法について述べた．本手法では，複数の決定木を作成しそれらを組み合わせることにより，意図と関連性の強い発話の要素を優先的に利用して発話意図を推定する．実験の結果，73.1%の正解率が得られ，複数の決定木を組み合わせた対話コーパスに基づく発話意図推定手法の有効性を確認した．
今後の課題として，事例数を変化したときの事例ベース，ルールベース，統計ベースなどの発話意図推定の比較や，それらを融合した意図推定手法の考案，対話において重要な役割を果たす発話に対する意図推定精度の向上などが考えられる．

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TL98-15，pp.25-32 (1988).
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N.Kawaguchi,Y.Yamaguchi and Y.Inagaki: Example-based
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of 17th Int. Conf. on Computational Linguistics，Vol.1, pp.633-639 (2002).
[3] 松原，河口，外山，武田: 音声対話コーパスの収集と利用−より豊かな車内音声対話システムを目指して−，人工知能学会誌，Vol.17, No.3, pp.279-284(2002).
[4] Y.Irie, N.Kawaguchi, S.Matsubara, I.Kishida,Y.Yamaguchi, K.Takeda, F.Itakura and Y.Inagaki: An Advanced Japanese Speech Corpus for Incar Spoken Dialogue Research, Proc. of Oriental
COCOSDA-2003, pp.209-216(2003).
[5] 入江，松原，河口，山口，稲垣: 意図タグつきコー
パスを用いた発話意図推定手法，人工知能学会研究会資料，SIG-SLUD-A301-03, pp.7-12 (2003).
[6] 河口，松原，山口，武田，板倉: CIAIR 実走行車内
音声データベース，情処研報，SIG-SLP-49, pp.139144 (2003).