言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

語りの傾聴において表出する応答データの拡充
村田 匡輝†

松原 茂樹††

大野 誠寛‡†‡
豊田工業高等専門学校 情報工学科
東京電機大学 未来科学部††
名古屋大学 情報連携統括本部

murata@toyota-ct.ac.jp

1

はじめに語ることは人間に備わる基本的な欲求である．語る

2

傾聴応答データ

2.1

傾聴応答の収集方法という行為は，聴き手がいて初めて成立する．社会のデータの収集は以下の手順で行った．傾聴応答を収個人化が進み，聴き手不在の生活シーンが増加してい集するための対象データとして，高齢者のナラティブる．人が語れる機会を増やすことは現代社会の重要なコーパス JELiCo1 を利用した．これは，高齢者の語り課題といえる．の研究を目的に構築されたコーパスであり，30 名の上述の課題に対して，コミュニケーションロボット高齢者による平均 20 分の音声が収録されている．高やスマートスピーカなどの情報機器が語りを聞く役割

齢者は用意された 10 個の質問に回答することによっを担うことが考えられる．機器が聴き手として認めらて，語りを遂行している．本研究では，上記コーパス

れるには，語りを傾聴していることを話し手に伝達す

30 名分の高齢者の音声データ（8 時間 42 分 57 秒）を利用して，傾聴応答の収集を実施した．
高齢者の語りの音声に対して，作業者 5 名が聞き役を遂行した．作業者は，接話マイクを使用し，高齢者音声を聞きながら，傾聴を示す応答を行った．本研究
では，対象として静的な音声を用いることで，一つの語りに対して複数作業者による複数パターンの傾聴応答の収集を実現している．

る機能を備える必要がある．その明示的な手段は語りに応答することであり，具体的にはジェスチャや発話の表出が有力である．以下では，傾聴的な態度を示す目的で語りに応答する発話を傾聴応答と呼ぶ．
傾聴応答の代表は相槌であり，その生成法が提案されているものの [1, 2]，傾聴を示す応答は相槌以外にも存在する．聴き手としての役割を担うことを目的とした対話システムの開発も行われている [3, 4, 5]．これらのシステムでは，システムが質問や要求を行い，ユーザの話の展開に積極的に関わっていく．一方，本2.2収集した傾聴応答の整理研究が目指す傾聴的応答では，対話の発話権を保持す収集した応答に対して，書き起こし，形態素情報，る応答を行うことなく，あくまで一方向的な応答を行

形態素単位の発話時間情報を付与した．形態素解析にいながらも，ユーザに傾聴態度を示すことを目指しては MeCab (UniDic Ver. 2.1.2) を，発話時間情報の付おり，目標とする対話の形態に違いがある．

与には Julius の音素セグメンテーションキットを，そ傾聴を行う情報機器の実現のためには，実際の傾聴れぞれ用いた．また，傾聴応答は，役割を持つと考え応答を収集し，調査・観察を通して傾聴応答の生成方られる単位に分割し，人手で役割の種類を分類した．

略を検討することが不可欠である．著者らはこれまで

役割は文献 [7] を参考に「相槌」「感心」等，17 種類に，高齢者の語りに対して作業者 1 名が傾聴応答を付定めた．

与したデータ（以下，傾聴応答データ）を構築してい5 名分のデータとして，64,541 個の傾聴応答を収集できた．5 名分の傾聴応答の出現割合を役割ごとに表1 に示す．相槌が占める割合が最も大きく，67%を越えている．相槌以外の応答は 30%以上存在し，感心，評価の順に多く出現している．感心は，語りの内容にる [6]．本論文では，傾聴応答データの拡充について述べる．作業者を 4 名追加し，計 5 名分の傾聴応答を収集した．傾聴応答は，応答が一つの役割を果たすと考えられる単位に分割し，その種類を分類した．

1 https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2018-a/― 129 ―

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いう応答で感心が示されていたり，「歩くことはいいこ表 1: 傾聴応答の出現割合
ラベル頻度割合 (%)とですよね（応答 D）」「私もです（応答 E）」という応答で同意が示されている．また，「一万歩以上歩いて

相槌43,508

67.41

感心11,284

17.48

評価

によって「すごいです」という傾聴応答が行われてい

2,001

3.10

繰り返し応答る．しかし，その役割としては，応答の発話のタイミ

1,622

2.51

同意

ングや発話方法によって，それぞれ評価，驚き，感心

1,586

2.46

その他と別のものになっている．

992

1.54

納得

883

1.37

驚き

762

1.18

言い換え

597

0.92

意見

4120.64

考えている最中

260

0.40

不同意

2420.37

補完
あいさつ

230
107

0.36
0.17

想起

310.05収集した傾聴応答データを用いて，作業者の増加に驚きといぶかり

170.03

対する傾聴応答の種類数の増加率，および，応答タイ考え始め

70.01

ミング一致度について調査を行った．

いる」という語りに対しては，作業者 A, B, D の 3 人

5 名それぞれの傾聴応答の出現頻度，種類数を役割ごとに表 2 に示す．種類数とは傾聴応答の文字列の異なりを意味する．同一の語りの音声に対して，作業者

A は 16,884 回，作業者 E は 9,800 回の応答を行っている．発話される傾聴応答の頻度，表現形式には個人差があることが分かる．

傾聴応答データの調査

3

対して，感心や気付き等の態度を示す応答であり，以3.1下のようなものがある．

収集した応答の増加率

本データは，静的な語りに対して複数の作業者が応答を付与することによって構築している．語りに傾聴【語り】孫が六人おりましてを示すための応答として，その表現形式や応答表出の【応答】そうですかー

タイミングには適切なものが複数存在すると考えられ

評価は，語りの内容が示す事象に対しての態度を示するため，1 名分のデータでは十分に応答を収集できて応答で，いない可能性がある．一方，傾聴応答の役割等はある程度体系立てられており，パターンは無尽蔵に存在す【語り】祖父母に対してですね気を使ってるわけではない．本節では，作業者 A の応答を基準【応答】すばらしいですねーに，作業者 B 以降の応答を追加したときの，役割ラベといったものが挙げられる．また，繰り返し応答は，語りの発話と同じ言葉を用いて行う応答であり，以下の例に示すようなものである．

ルごとの種類数の増加率について調査した．
相槌についての結果を図 2 に示す．作業者 B の追加
時点で種類数が 1.28 倍に増えるが，その後は増加率は減少していき，作業者 E の追加時は 1.03 倍しか増

【語り】蔵王スキーに行ったときですね

えていない．収集した相槌の種類数としては収束しつ【応答】蔵王につあると考えられる．一方で，繰り返し応答や言い換え，意見など，応答の対象となる語りの内容に応じて傾聴応答データの例を図 1 に示す．図 1 では，語りについては，形態素単位の表層形を発話時間とともに表現形式が異なる応答の種類数は，まだ増加する可能性があると考えられる．

示している．応答については，役割が付与された単位ごとに，作業者 5 名分（A〜E）のものを，発話時間3.2とともに示している．

応答タイミングの一致率「歩くのが得意」という高齢者の語りに対して，「そ本節では，傾聴応答の発話開始タイミングの一致率うですか（応答 A）」「そうなんですか（応答 B）」とについて調査する．本データでは，高齢者の語りの音― 130 ―

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図 1: 傾聴応答データの例!"&#!"%$!"#$%!&'(!)*++,-!"%#!"!$!"!#,"!"#1%.+(#$%&'()&*.&'-!.*'&&/)#*+,#-!.*'&&/!"!#%#!!(!$-+!",!"#$!",)%#!&(#!!+%!$-(!&'+!"##'()

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図 2: 相槌の種類の増加率

声を聞きリアルタイムで作業者が応答を行っているた

図 3: 応答タイミングの一致率

め，同じ語りに対して行われた応答であっても，発話開始時間にずれが生じる．本研究では，文節境界を応答開始可能なタイミングの候補とし，実際に行われた中には 17,476 個の文節境界が存在したため，59.70%応答を，語り，応答の発話時間を利用して対応付けた．の文節境界で応答が行われたことになる．

具体的には，応答の第一形態素の発話開始までに発話応答の開始タイミングが一致した人数とその割合をが終了している語りの形態素を未尾に持つ文節の直後

図 3 に示す．応答が行われた文節境界のうち，72%以へと対応付けた．

上は，複数作業者が応答している．応答の開始タイミ

調査には，収集した応答の一部である 38,521 個のングはある程度一致することが分かる．また，1 人の応答を用いた．対応付けの結果，応答は 10,433 個の文みが応答している文節境界 2,852 個のうち，各作業者節境界に対して対応付けられた．調査に用いたデータの割合はそれぞれ，A が 43.30%，D が 19.42%，C― 131 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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表 2: 作業者毎の傾聴応答の出現頻度と種類数
B
出現頻度 種類数
8,2271062,29615716059001644064391012413438003300321300299001132
11,214491

C
出現頻度 種類数
10,466
87
1,228
102
210
6891
73
220
50193
94
621112637
2017342900
154201392000
00
12,682581

が 15.88%，B が 14.31%，E が 7.08% である．応答

参考文献

ラベル
相槌
感心
評価
繰り返し応答
同意
その他
納得
驚き
言い換え
意見
考えている最中
不同意
補完
あいさつ
想起
驚きといぶかり
考え始め
合計

A
出現頻度 種類数
10,169
136
3,077
241
680
358
753
672
572
127
137
57
367
99
176
26
156
152
265
239
251
23
105
48
110
109
28
1018161654
316,884 2,321

D
出現頻度 種類数
8,440
992,626272
440217664581313
101556218
902919455358
33189829468238883231233000013,961 2,110E
出現頻度 種類数
6,206532,057
143511115114
104
317634222263
37132246356
21200022123026
1468400009,800
685の頻度が多くなれば，1 人のみが行う応答の割合も当[1] 大野誠寛, 神谷優貴, 松原茂樹. 対話コーパスを用然ながら増加する．
応答が同じタイミングで行われていても，発話されいた相づち生成タイミングの検出. 電子情報通信ている応答の役割は異なる．複数の作業者が応答を

学会論文誌, Vol. J100-A, No. 1, pp. 53–65, 2017.

行っているタイミングにおけるラベルの一致具合の調[2] 山口貴史, 井上昂治, 吉野幸一郎, 高梨克 也,
Nigel G. Ward, 河原達也. 傾聴対話システムの査は今後の課題である．

ための言語情報と韻律情報に基づく多様な形態の相槌の生成. 人工知能学会論文誌, Vol. 31, No. 4,おわりに4

pp. C–G31 1–10, 2016.

本論文では傾聴性を備えた情報機器の実現のための[3] 下岡和也, 徳久良子, 吉村貴克, 星野博之, 渡部生

データとして，傾聴応答データの収集について述べた．

聖. 音声対話ロボットのための傾聴システムの開作業者 1 名分の既存データに加え，新たに作業者 4 名

発. 情報処理学会論文誌, Vol. 24, No. 1, pp. 3–47,分の応答を収集し，計 5 名分の傾聴応答データへと拡

2017.

充した．合計で 64,541 個（4,981 種類）の応答を収集[4] 目黒豊美, 東中竜一郎, 堂坂浩二, 南泰浩. 聞き役対話の分析および分析に基づいた対話制御部のした．

構築. 情報処理学会論文誌, Vol. 53, No. 12, pp.

今後，引き続き別の作業者による応答を収集し，さらなるデータの拡充を目指す．また，拡充したデータを用いて，応答タイミングの推定や傾聴応答の生成に

2787–2801, 2012.
[5] 小林優佳, 山本大介, 土井美和子. 高齢者対話インタフェース

取り組む．
謝辞

高齢者のナラティブコーパスは，奈良先端科

No. 2, pp. 253–256, 2011.

学技術大学院大学ソーシャル・コンピューティング研
究室から提供いただいた．本研究は，一部，科学研究

─発話間の共起性を利用した傾聴対話の基礎検討─. FIT2011 講演論文集, Vol. 10,[6] 村田匡輝, 大野誠寛, 松原茂樹. 語りの傾聴を話し手に示す応答発話の収集. 電気学会論文誌 C, Vol.

費補助金（挑戦的研究（萌芽））(No. 18K19811) に138, No. 5, pp. 637–638, 2018.

より実施したものである．

[7] 日本語記述文法研究会. 現代日本語文法 7. くろしお出版, 2009.

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