情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

対話システムにおける単語間の関係性を用いた話題誘導応答文生成
山内 祐輝1,a)Graham Neubig1

Sakriani Sakti1

戸田 智基1

中村 哲1

概要：対話システムの中で，システム側が定める目標へとユーザを導く説得対話システムでは，ユーザの興味を誘導するという要素が含まれるため，現在の話題から説得目標に関連する別の話題へと誘導する応答文（話題誘導応答文）の生成が必要となる．自然な話題誘導を実現するためには，現在の話題と関係する話題への誘導を通して，最終的に意図する話題へと誘導する必要がある．また，ユーザが誘導先の話題について詳しくない場合についても考慮する必要がある．本報告では，ある話題から別の話題へと誘導するために，テンプレートを用いた話題誘導応答文生成法を提案する．人手で用意したテンプレートに対して，説得対話で取り扱う話題に対応する用語データベースの中から，誘導対象となる用語ペアを効率的に抽出するために，概念辞書と Web 検索という情報源を活用する．また，ユーザが誘導先の話題を知らない場合を想定し，誘導先の話題に関する説明応答文も人手で用意する．実験的評価結果から，概念辞書や Web 検索を用いて選択された用語ペアで生成した話題誘導応答文の有効性と，説明応答文の有効性を示す．

Answer Sentence Generation for Guiding Users to New Topics withRelationships between Words in Spoken Dialog Systems
Abstract: As persuasive dialogue systems are designed to guide users to the system’s goal, it is important
to be able to generate answers that guide users to topics related to the system goal. To achieve naturaltransitions between topics, it is necessary to lead the conversation through topics related to the current
topic. In addition, we should consider cases in which the user does not know the target topic. In this paper,
we propose answer sentence generation methods for guiding users to new topics with answer templates. Toeﬀectively extract word pairs that apply to the handmade template from a term database, we take advantage
of information from a concept dictionary and Web search. In addition, on the assumption that the user does
not know the target topic, we prepare an explanation of each topic by hand. The experimental results show
the eﬃcacy of the generated sentences and the added explanations.

1. はじめに従来研究されてきた主な対話システムとして，ユーザがは，観光案内システム [2] がある．この他にも，雑談のよ
うに明確な目標が存在しない対話を取り扱うシステムも研究されている [3]．

明確な目標を持つ対話を行うシステムと，ユーザとシステ

これらの対話方式とは異なるものとして，システムが明ムが相談をしながら目標を決定する対話を行うシステムが確な目標を持ち，ユーザがその目標に対して興味を示すよある．前者では，ユーザは明確な目標を持った上で対話シうに対話を行う説得対話システム [4] がある．説得対話システムを利用し，システムとの対話を通してその目標を達

ステムでは，システム側が特定の目標を持って対話を進成する．その例としては，航空情報システム [1] がある．

め，最終的にシステム側が意図した行動をユーザに取らせ

後者では，ユーザは明確な目標は持っていないが，ユーザることを目的とする．説得対話にはユーザの興味を誘導すの潜在的な興味を対話システムが推定しながら対話を行うるという要素が含まれるため，現在の話題から説得目標にことで，ユーザが満足する目標を決定する．その例として関連する別の話題へと誘導する応答文（話題誘導応答文）の生成が必要となる．なお，説得する側の意図が受け手に1

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
yuki-ya@is.naist.jp

明確に意識されないように話題を転移させながら対話を進c 2012 Information Processing Society of Japan⃝1a)

める必要があるということが，心理学における先行研究で

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表 1想定する説得対話の一例，S：システムの応答，U：ユーザの発話，勧誘目標：A 研究室

Table 1 Example of persuasive dialogue, S: the system’s answer , U: user’s utterance and target: laboratory A
1．S：どんな研究分野に興味がありますか。
2．U：言語処理の研究に興味があります。
3．S：言語処理の研究に興味があるのですね。
4．S：言語処理の技術は対話システムの研究に使われています。
5．S：対話システムの研究に興味はありますか。
6．U：はい、対話システムも興味あります。
7．S：対話システムの研究は A 研究室で取り組んでいます。
8．S：A 研究室入ってはいかがですか。
図 1

9．U：入りたいです。

概念辞書の構造例

Fig. 1 Example of the concept dictionary structure

述べられている [5], [6]．そのため，自然な話題誘導を実現

用語データベースの中から応答文テンプレートに対して埋するためには，現在の話題と関係する話題への誘導を通しめ込み対象となる用語ペアを効率的に抽出するために，概て，最終的に意図する話題へと誘導する必要がある．また，

念辞書に基づく手法と，Web 検索を用いる手法を提案する．

ユーザが誘導先の話題について詳しくない場合についても考慮する必要がある．

3.1 概念辞書に基づく手法

本報告では，現在の話題から意図した別の話題へと誘導

概念辞書とは，概念と概念の間の関係を記述した辞書でするために，テンプレートを用いた話題誘導応答文生成法ある．その例としては，WordNet[7] がある．本稿では，概を提案する．人手で用意するテンプレートに対して，説得念辞書の作成は人手で行い，辞書の内容として，概念を表対話で取り扱う話題に対応する用語データベースの中かす用語と概念間の上位/下位関係を記述する．辞書の構造

ら，誘導対象となる用語ペアを効率的に抽出するために，例を図 1 に示す．登録した用語は，奈良先端科学技術大学

概念辞書と Web 検索という情報源を活用する．また，誘院大学情報科学研究科*1 に関係のある用語である．最上位

導先の用語に関して知識がない場合を想定して，誘導先の概念に研究科名である情報科学を記述し，その下位概念に話題に関する説明文を追加して応答文を生成する．話題誘は領域名，研究室名，研究テーマの用語を記述する．また，導応答文の自然性に関する実験的評価を行うことで，自然共通の単語が含まれる複合名詞に対して，その共通の単語で効率的な話題誘導を行う用語ペアの抽出および応答文のを上位概念に追記する．

生成が可能であることを示すとともに，様々な観点から考概念辞書に記述のある概念間の関係を基に応答文テン察する．

プレートを作成し，現在の話題と誘導する話題を入れる

2. 対話システムにおける話題誘導ことで応答文を生成する．例えば，上位語から下位語へ誘導する応答文テンプレートとして「⟨Current⟩ の研究には本研究では，対話のタスクとして，所属研究室を選定す⟨Target⟩ の研究もあります．」を作成する．また，概念辞書る学生に対して，特定の研究室へと勧誘する説得対話を対の構造上で共通の子孫（上位/下位のどちらか一方を辿っ象とする．想定する説得対話の一例を表 1 に示す．説得対て繋がりがある用語）となる ⟨Hypernym⟩/⟨Hyponym⟩ を話システムは，個々の研究室に関連する用語（研究分野等）持つ話題間のテンプレートも作成する．例えば，Fig. 1 にをデータベースとして保持しており，各用語に関する話題おいて，「対話システム」と「音声翻訳」の共通の子孫はで対話を進める．その際に，説得を行うために，ユーザが「知能コミュニケーション」である．上位語に共通の子孫興味を持つ話題を推定しつつ，現在の話題 ⟨Current⟩ からを持つ場合の応答文テンプレートの例として「⟨Current⟩

勧誘目標とする研究室に関する話題 ⟨Target⟩ へと，話題を誘導する（表 1，4 行目のシステムの応答）．話題誘導応は ⟨Hypernym⟩ の研究の一つですよね．⟨Hypernym⟩ の研究には ⟨Target⟩ の研究もあります．」を作成する．

答文生成では，対話制御部から出力される応答指令（例．

GUIDE(⟨Current⟩, ⟨Target⟩）に対して，自然に話題を誘

3.2 Web 検索を用いる手法導できる応答文を生成する．

3. テンプレートによる話題誘導応答文生成
現在の話題に関する用語と誘導する話題に関する用語の関係性を用いて，テンプレートにより応答文を生成する．

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝Web 情報は，用語間の関係性を取得する上で有効な情報源である [8], [9]．本稿では，Web 検索により取得した用語間の関係性を利用して，応答文テンプレートに対して埋め*1

奈良先端科学技術大学院大学
情 報 科 学 研 究 科 HP,
http://isw3.naist.jp/ Contents/Research-ja/Lablist-ja.html

2

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表 2

込み対象となる用語ペアを抽出する手法を提案する．提案

実験 1 における実験条件

Table 2 Experimental conditions

手法の手順を以下に示す．

( 1 ) 話題誘導応答文に利用できる可能性の高い関係を想定

3400 (sentences)

した応答文テンプレートを作成(20 sentences × 10 methods

Evaluation data(例) 応答文テンプレート：「⟨Current⟩ は ⟨Target⟩ の研究に使われています．
」( 2 ) 応答文テンプレートを基に検索テンプレートを作成

for each person)
Human evaluators

17

Subject

Words regarding the Graduate School(例) 検索テンプレート：「⟨Current⟩ を用いた ⟨Target⟩」of Information Science in NAIST( 3 ) 検索結果を基に応答文テンプレートに当てはまる関係
Search siteのある用語ペアを決定

CiNii（ヒット件数が 0 の場合は関係がないと判断）（A search site for Japanese papers）

誘導に利用する用語ペアを決定する際の尺度として，ヒット件数と用語間の相互情報量を用いる．ページのヒット件

ある用語から別の用語へと話題を誘導することを想定した数はヒット数が多いほど用語間の関係性が強いと判断す応答文を生成する．

る．相互情報量を求める式を以下に示す．

I(x, y) =P (x, y)N ∗ C(x, y)=
P (x) ∗ P (y)C(x) ∗ C(y)(1)

5.1 実験 1：テンプレートによる話題誘導応答文生成法
実験 1 に対する評価においては，5.1.2 節で全体の考察をP (x, y), P (x), P (y) はそれぞれ，検索テンプレート，検索行い，5.1.3 節で Web 検索を用いる手法の有効性を示し，テンプレートで用いた ⟨Current⟩，⟨Target⟩ がヒットする

5.1.4 節で実際に対話システムに実装することを想定して確率，N は検索サイトの総ページ数，C(x, y), C(x), C(y)概念辞書内の全用語間を誘導するためのターン数と自然性はそれぞれのヒット件数である．

についての評価結果を示す．

4. 誘導文と説明文による話題誘導応答文

5.1.1 実験条件
実験条件を表 2 に示す．概念辞書に登録する用語の数はシステムが現在の話題から意図した話題へ誘導する応答148 個で，辞書の作成に要した時間は約 8 時間である．応答をする際に，応答文で用いる誘導先の話題に対応する用語テンプレートは，上位語から下位語，下位語から上位語，上について，必ずしもユーザにとって馴染みのあるものが用位に共通の子孫を持つ話題，下位に共通の子孫を持つ話題いられるとは限らない．用語に関するユーザの知識が乏しへの話題誘導応答文の 4 種類である．また，Web 検索に用い場合には，現在の話題と誘導先の話題との関係性が理解いた手法で利用した検索テンプレートは，(a)「⟨Current⟩ をできずに，システムの応答が不自然であると判断する可能用いた性がある．これに対して，用語に関する説明を追加するこ「⟨Current⟩ 分野とにより，ユーザが現在の話題と誘導先の話題との関係性の 4 種類である．4 種類の内，値が最も高い関係を用いてを理解するための手助けを行うことで，より自然な話題誘応答文を生成する．ただし，ヒット件数を尺度とする際，導が可能となると期待される．
本報告では，3 節で述べた手法により生成された誘導文⟨Target⟩」，(b)「⟨Current⟩ 技術⟨Target⟩」，(c)⟨Target⟩」，(d)「⟨Current⟩⟨Target⟩」(a)，(b)，(c) の 3 種類を用いて検索し，3 種類ともヒットしなかった場合に (d) を用いる．と，新たに説明文を追加する手法を提案する．概念辞書内

実験は，概念辞書を用いる手法 3 種類，Web 検索を用いに各用語の説明文を人手で追加しておき，誘導文の後に誘る手法 6 種類，用語間の関係を用いない手法 1 種類で行う．

導先の話題に対する用語についての説明文を付け加えた応

具体的な手法については以下に示す．Web 検索の頻度計算答文を生成する．なお，先行研究として Web データから*2 の検索結果を使用には，日本語論文検索サイト「CiNii」

用語の説明文を自動生成する手法 [10] が提案されており，する．

その有効性が示されているため，今後，説明文の自動生成• 概念辞書を用いる手法- 辞書に記述のある用語ペア (Dic1)へと改良できる見込みがある．

- 辞書の構造上で子孫関係の用語ペア (Dic2)

5. 実験的評価
提案手法の有効性を示すために，話題誘導応答文の自然- 共通の子孫を持つ用語ペア (Dic3)• Web 検索を用いる手法

性に関する実験的評価を行う．3 節で述べたテンプレート- 検索ヒット件数を選択尺度に用いる場合による話題誘導応答文生成法の評価（実験 1）と 4 節で述

上位 10% (Hit1)，10〜50% (Hit2)，50〜100% (Hit3)

べた誘導文と説明文を用いた話題誘導応答文生成法の評価（実験 2）を行う．概念辞書に登録された全用語に対して，

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝- 相互情報量を選択尺度に用いる場合*2

CiNii, http://ci.nii.ac.jp

3情報処理学会研究報告
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表 3

各手法によって生成された話題誘導応答文の例

Table 3 Example of answer sentences generated by each method
Dic1：

音声合成は、音情報処理学の研究です．音情報処理学の研究は興味ありますか．

Dic2：

音声認識は、情報科学の研究の 1 つです．情報科学の研究は興味ありますか．

Dic3：

音声翻訳は情報科学の研究の 1 つですよね．情報科学の研究にはセキュリティの研究もあります．
セキュリティの研究は興味ありますか．

Hit1（Top 1）：

アルゴリズムは、ネットワークの研究に使われています．ネットワークの研究は興味ありますか．

MI1（Top 1）：

ヒューマンコンピュータインタラクション分野の研究には、ジェスチャーの研究もあります．
ジェスチャーの研究は興味ありますか．

ALL：

ロボットインタラクションとネットワークの研究は関係のある研究です．

表 4

カバー率 [%]

Table 4 Coverage [%]MethodCoverage

MethodCoverage

Dic1

1.8

Hit/MI1

4.0

Dic1+2

4.6

Hit/MI1+2

20.2

Dic1+2+3

92.5

Hit/MI1+2+3

40.4

ALL

100

上位 10% (MI1)，10〜50% (MI2)，50〜100% (MI3)• 用語間の関係を用いない手法

Mean opinion score on naturalness

ネットワークの研究は興味ありますか．

3
All data
Known data
Unknown data

95% confidence interval

21

Dic1 Dic2 Dic3 Hit1 Hit2 Hit3 MI1 MI2 MI3 ALL

Method- 関係を考慮しないでテンプレートに用語ペアを入れて応答文生成 (ALL)

図 2

各手法に対する主観評価結果

Fig. 2 Result of subjective evaluation for each method

評価基準は，辞書内の用語ペアのカバー率と，生成された話題誘導応答文の内容の自然性（1．不自然，2．どちらちらでもない」に評価をつける傾向があるためであると考とも言えない，3．自然），生成された応答文に含まれる用える．

語に関する知識（A．知っている，B．知らない）とする．

概念辞書を用いる手法に関しては，Dic1 の自然性が最もカバー率とは，辞書に存在する用語ペアの内，各手法を用高く，Dic3 の自然性が最も低いことが確認できる．Dic2

いた際に話題誘導応答文が生成できる割合である．の自然性が Dic1 より低くなる原因としては，表 3 の実例で5.1.2 全体の結果と考察確認できる通り，用語間の関係の距離（用語間にあるノー各手法の用語ペアのカバー率を表 4 に示す．概念辞書をドの数）が離れることにより用語間の関係性が薄くなるた用いる手法全体でのカバー率は 92.5% であり，Web 検索めである．Dic3 では，用語間の直接的な関係性が伝わらを用いる手法全体でのカバー率は 40.3% ，関係を用いなず，さらに自然性が低くなる傾向がある．

い手法でのカバー率は 100% である．概念辞書のカバー率

概念辞書で表される用語間の関係性の妥当性をより詳細

が 100% でないのは，追加した共通の単語に上位概念がなに調査するために，用語間の距離が自然性に与える影響にく，応答文を生成できない用語ペアが存在するためである．

ついて調査する．概念辞書内に記述がある関係の繋がりをWeb 検索を用いる手法のカバー率に関しては，検索テンプ

距離 1 とし，距離単位での自然性を比較する．手法 Dic1，レートを増やすことでカバー率の向上が可能である．

Dic2，Dic3 に対する評価を距離単位でまとめた結果を図 3

各手法における主観評価結果を図 2 に示す．また，各手に示す．図 3 より，距離が離れるにつれて自然性が低くな法で生成された応答文の例を表 3 に示す．図 2 より，概念ることが確認できる．この結果からも，概念辞書内の用語辞書に記述のある用語ペアを用いた Dic1 の自然性が最も間の関係性の距離は，自然性に影響を与えることが確認で高く，関係を用いない ALL の自然性が最も低いことが確きる．そのため，対話システムに実装する際は，どこまで認できる．の距離を許容するかを考慮する必要がある．

評価者の応答文に含まれる用語に関する知識については，

Web 検索を用いる手法に関しては，ヒット件数と相互情

自然性の高い手法に対して知識がない場合，自然性が低下

報量共に，上位 10% (Hit1，MI1) の自然性が最も高いことすることが確認できる．これは，知識がないために生成さが確認できる．また，Hit2 と MI2 を比較すると，MI2 のれる応答文の自然性が判断できずに自然性の評価を「2. ど方が自然と評価されていることが確認できるため，Web 検

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝

4情報処理学会研究報告

Mean opinion score on naturalness

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表 5395% confidence interval

手法 MI1,2 の用語ペアを概念辞書の手法への置き換え [ペア]Table 5 Replacing term pairs of MI1,2 to the concept dictionary method [pair]
Dic1Dic2Dic3Others

MI110729695

34MI21542252581496

MI1+22612543282

5402

表 6 手法 MI1,2 の用語ペアと概念辞書内の距離への置き換え [ペア]1

Table 6 Replacing term pairs of MI1,2 to the concept distance

123456

method [pair]Distance
図 3Distance

123456Others

MI1107242

12018161120

34MI2154399558715

423711496

MI1+2261641678896484831540

概念辞書内における距離単位での自然性

Fig. 3 Naturalness of each distance in the concept dictionary

索での選択尺度として，ヒット件数よりも相互情報の方が有効であることが分かる．表 3 の Top1 の結果でも分かる

応可能な用語ペアや，距離が離れた用語ペアの中から，あように，ヒット件数の場合は論文に多く利用される用語がる程度自然性が保たれた応答文の生成が可能な用語ペアを上位に位置付けられるが，相互情報量の場合は一緒に使わ抽出できることが分かる．

れる頻度が高い用語ペアが上位に位置付けられるという傾5.1.4 全用語間を誘導するためのターン数と自然性向がある．なお，概念辞書を用いた場合と Web 検索を用

次に，対話システムに実装するときを想定し，辞書内のいる場合を比較すると，Dic2 と Hit1，MI1 が同等の自然全用語間を誘導する際にかかるターン数の平均と，そのと性と評価されていることが確認できる．

きの自然性の平均について検討する．

以上より，自然性とカバー率を考慮すると，辞書に記述

検 討 し た 手 法 は ，手 法 Dic1，手 法 Dic1+Dic2，手がある用語ペアに関しては手法 Dic1 および Dic2 を用い法 Dic1+Dic2+Dic3，手法 Dic1+Dic2+MI1+MI2，手法て応答文を生成し，関係の記述がない用語ペアに関しては

Dic1+Dic2+Dic3+MI1+MI2 の 5 種類である．一つの用Web 検索を用いて，選択尺度を相互情報量として応答文を語ペアにおいて複数の手法で応答文が生成可能な場合，優生成するのが良い．しかし，ユーザが知らない用語が含ま先度を自然性の高い順に手法 Dic1，Dic2，MI1，MI2，Dic3

れる応答文に対しては自然性が低下してしまうという問題と設定する．ターン数とは，ある用語から別の用語へ話題があることが確認できる．

誘導応答文で話題を誘導するために必要な生成回数である．

5.1.3 Web 検索を用いる手法の有効性
Web 検索を用いる手法により，概念辞書では上手く表現されていない用語間の関係性を抽出できることを示すた
め，Web 検索を用いる手法によって抽出される用語ペアが，概念辞書を用いる手法で使用される用語ペアをどの程度カバーできるかについて調査する．Web 検索を用いる手法として，自然性が高い手法 MI1，MI2 を用いる．

また，ここでの自然性の平均の計算方法を以下に示す．
∑Tpt=1 max Nm (p, t)m∈MN(p) =(2)|Tp |∑p∈P N(p)Nmean =(3)|P |N(p) は 1 用語間を誘導する際の自然性，Nmean は全用

手法 MI1，MI2 で抽出される用語ペアに対して，概念辞語間を誘導する際の自然性の平均，P は辞書内にある全用書を用いる手法により応答文生成を行う場合，手法 Dic1，語ペアの集合，M は話題誘導応答文を生成する際に使用Dic2，Dic3 のどの手法にあてはまるかを調査した結果をする手法の集合，Tp は用語間 p を誘導する際のターン数，

表 5 に示す．また，それらの用語ペアに対して，概念辞書Nm (p, t) は手法 m を用いて t ターン目に誘導する際の自然内での距離を調査した結果を表 6 に示す．表 5 より，手性とする．

法 MI1，2 の用語ペアでは概念辞書を用いる手法では手法辞書内の全用語間を誘導する際にかかるターン数の平均

Dic3 で生成される用語ペアが最も多く抽出されることがとそのときの自然性の平均を調査した結果を図 4 に示す．

確認できる．また，表 6 より，概念辞書内の距離に対して

図 4 より，手法 Dic1+Dic2 と手法 Dic1+Dic2+MI1+MI2

は，距離が 4，6 の用語ペアが多く抽出されることが確認を比べると手法 MI1+MI2 を加えることで，自然性が同等できる．この結果より，Web 検索を用いることで，概念辞程度のままターン数が下がることが確認できる．このこと

書を用いる手法において自然性が低い手法 Dic3 でのみ対からも，Web 検索を用いる手法により自然性を保ったまま

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝

5情報処理学会研究報告
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表 7 説明文ありの応答文の例

Table 7 Example of answer sentences with explanation
音声変換の技術が使われている研究には対話システムの研究があります。
対話システムの研究は、音声を認識するだけでなく，発話の意図を理解・推論して，適切な応答をするシステムに関する研究です。
音声対話システムの研究に興味はありますか。
機械学習の技術が使われている研究には韻律情報の研究があります。
韻律情報の研究は、合成音声の人間らしさを探求し，対話システムにおける音声コミュニケーションの改善を行う研究です。

32.8

Mean opinion score on naturalness

Mean opinion score on naturalness

韻律情報の研究に興味はありますか。

Dic1

2.6

Dic1,2+MI1,2

2.4

Dic1,2

2.2 Dic1,2,3+MI1,2
2
Dic1,2,3

1.8
1.6
1.41.213
Without explanation
With explanation

95% confidence interval

2111.5

図 422.5
33.5
Number of turns

44.55

全用語間を誘導するためのターン数と自然性

Fig. 4 The number of guide and naturalness to guide between
all terms

誘導できる用語ペアを増やすことが可能であると考える．

All Data

Known Data

Unknown Data

Knowledge
図 5 説明文の有無に対する主観評価結果

Fig. 5 Result of subjective evaluation with and without explanationの話題について理解でき，現在の話題と誘導する話題の関係性が想像できたため自然性が上がったと考える．

5.2 実験 2：誘導文と説明文による話題誘導応答文生成法
5.2.1 実験条件

6. おわりに

評価基準は，生成される文章の話題の誘導に対する自然

本報告では，用語間の関係性を用いる話題誘導応答文生性（1．不自然，2．どちらでもない，3．自然）と誘導す

成と誘導文と説明文による話題誘導応答文生成について提る話題に対する知識（A．知っている，B．知らない）と案し，生成された応答文の自然性について主観評価を行っする．

た．その結果，概念辞書に記述のある関係を用いる応答文

誘導文の生成には，実験 1 において自然性が高い評価で生成手法や，Web 検索により計算した相互情報量が高い用ある手法 Dic1，Dic2，MI1，MI2 で生成される応答文を用語ペアを用いる応答文生成手法において自然性の高い話題いる．評価対象は，誘導文のみの応答文 (Without explana-誘導応答文が生成されることが確認できた．概念辞書を用tion) と誘導文と説明文による応答文 (With explanation)いる手法においては，誘導対象となる話題に対応した用語の 2 種類を評価する．説明文の作成には，奈良先端大情ペア間の辞書内における距離が離れるにつれて自然性が低報科学研究科の各研究室 HP や Wikipedia*3 ，IT 用語辞典下することが確認できた．また，Web 検索を用いる手法にe-Words*4 を参考にする．

より，概念辞書を用いる手法で自然性の低い用語ペアがカ

5.2.2 評価結果と考察バーでき，自然性を保ちながら必要なターン数を減らすこ生成された説明文ありの応答文の例を表 7 に示し，説明とができ，より効率的な話題誘導が可能となることが確認文の有無に対する評価結果を図 5 に示す．図 5 より，説明できた．誘導文と説明文による話題誘導応答文生成法につ文を追加することで話題の誘導に対する自然性が向上す

いては，説明文を追加することで、ユーザが知らない話題ることが確認できる．また，誘導する話題について知らなへの誘導の際に自然性が向上することが確認できた．

い場合に自然性が大きく向上することが確認できる．これ

今後の課題として，今回は応答文を読んで評価したためは，知らない話題に対して説明文を追加することで誘導先実際に対話システムに導入して評価する必要がある．ター*3

ン数と自然性の評価に対しても，1 発話に対する自然性を*4

Wikipedia, http://ja.wikipedia.org
IT 用語辞典 e-Words, http://e-words.jp

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝用いたため，ターンを重ねることによる自然性の影響は考6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report慮されていないため，対話システム上で目標の話題まで誘導する際の自然性を評価する必要がある．他にも，辞書内の話題に対してのみ話題誘導を行ったため，辞書に登録されていない話題から辞書内の用語への話題誘導を行うことが課題として挙げられる．
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