情報処理学会 インタラクション 2018
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対話型エージェントにおけるボケる返答機能の実装
呉 健朗1

鈴木 奨1

瀧田 航平1

堀越 和1

中辻 真2

宮田 章裕1,a)

概要：
現代社会において対話型エージェントは，看護やショッピングなどの生活における様々なシーンへと普及し始めており，今後多くのユーザが利用すると考えられる．しかし，対話型エージェントとの会話は無機質なものになりがちであり，このようなエージェントに親しみを抱けないユーザは少なくないと思われる．
この問題を解決するために，エージェントが対話の中でユーモアを交えることで，ユーザはエージェントに対して親しみを持てるのではないかという仮説に基づき，我々は，ユーザの入力に対し，ユーモアのある聞き間違いをして聞き返すボケをするエージェントを提案する．例えばこれは， 学会について教えて？”とエージェントに対して質問をすると， え、合体？”と，エージェントが 学会”を 合体”と聞き間違いをして，聞き返すというものである．これによって，エージェントが対話の中でユーモアを交えられるようになり，ユーザはエージェントに対して親しみを感じられると考えられる．

Implementation of a Jocosely Replying Function for a Conversational
AgentKenro Go1

Sho Suzuki1

Kohei Takita1 Nagomu Horikoshi1
Akihiro Miyata1,a)1. はじめに
現代社会において対話型エージェントは，看護やショッ

Makoto Nakatsuji2

和的な関係を築くことが必要であると言える．また，人同士の親和的な関係の形成には，笑いが欠かせないとされて
おり [1]，ユーモアと親しみの関係性が窺える．

ピングなどの我々の生活における様々なシーンへと浸透しそこで我々は，エージェントが対話の中でユーモアを交始めており，将来的にはユーザの作業の自動化や，ユーザえられるようにすることで，ユーザはエージェントに対しの友人になるといった活躍が期待される．しかし，その一て親しみを持てるのではないかという仮説を立てた．この方でエージェントとの無機質な対話に親しみを感じること仮説に基づき，認知科学の分野において支持されている不ができないユーザも少なからずいると思われる．例えば，

適合-解決モデルを参考に，我々はユーザの発言の一部にリビングルームにコミュニケーションロボットが導入さ対してユーモアのある聞き間違いをして聞き返すボケをれたシーンを考えたとき，ロボットが常に堅苦しい話ばかする対話型エージェントを提案する．これは，ユーザの発りしていたら，家族の一員にはなりにくいだろう．あるい

言のある単語に対して意味が離れており，音が近く，かつは，介護施設で高齢者の話し相手になるロボットが，冗談ユーザが理解できる単語をボケとして出力するものであ

1 つも言わず，生真面目な会話ばかりしていたら，ロボッる．今回実装したプロトタイプシステムでは， a についトが施設の人気者になることは難しいだろう．このようなて教えて？”とエージェントに対して質問をすると， え，問題を解決するためには，エージェントとユーザの間に親b？”と，ユーザの発言の中の a という単語に対して意味が

12a)

日本大学 文理学部
College of Humanities and Sciences, Nihon UniversityNTT レゾナント株式会社
NTT Resonant Inc.
miyata.akihiro@nihon-u.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japan

離れており，音が近く，かつユーザが理解できる単語である b を出力することで聞き間違いを行っている．例えば，学会について教えて？”とエージェントに対して質問をす

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ると， え、合体？”とエージェントが聞き返す．このようされており，ユーモアと親しみの関係性が窺える．このこに，エージェントとのユーモアのある対話を実現することとから我々は，エージェントが対話の中でユーモアを交えによって，ユーザはエージェントに対して親しみを感じらられるようにすることで，ユーザは親しみを持つことがでれると考えられる．

きるのではないかという仮説を立てた．

本稿の貢献は次の通りである．

笑いを通してユーザと良好なコミュニケーションを築こ• ユーザがエージェントと対話を行うシーンにおいて，うとしている事例はいくつか存在する [2][3][4][5]．しかし，エージェントがユーザの発言の一部に対してユーモア

このような研究はエージェントによるボケをユーザに見せのある聞き間違いをして聞き返すボケをするシステム

ることで笑いの提供を試みているため，ユーザとエージェを提案し，実装を行なったこと．

ントの間で対話などの直接的なコミュニケーションは発生

2. ユーモア発話を行うエージェントの研究
事例していない．

[6]，[7]，[8]，[9] は対話中でのユーモアの表現を試みているが，[6] についてはユーザに対し，エージェントが突飛なロボットや対話システムがユーザに笑いを提供する技術発言を行っており，ユーザがエージェントの発話をユーモは大きく分けて，一方的に話すエージェントとユーザと対アとして受容しにくい場合がある．[7]，[8]，[9] について話を行うエージェントに分けられる．

は，ユーモア表現を行う場合，あらかじめユーザが入力す一方的に話すエージェントの例として，[2]，[3]，[4]，[5]る文と，その応答が決められていると思われるため，ユーが挙げられる．[2] では，エージェントがユーザに笑い感ザが入力できる文の自由度が低く，すぐに飽きられてしま情を誘起させる手段として大喜利が用いられている．ユー

う可能性がある．

ザの笑い感情が誘起することがセンサデータから確認され以上のことから我々は，ユーザがエージェントに対してた会話文をデータセットとして，機械学習的アプローチに親しみを感じられるようにするために，ユーザがエージェ基づいてユーザの笑い感情を誘起するロボットインタラク

ントと対話を行うシーンにおいて，下記を研究課題としてションモデルの生成を行っている．[3] では，Web ニュー設定する．

ス記事本文の感情情報を抽出して感情を考慮し，おかしみの構造図に基づいた形式的なボケによる漫才台本自動生成手法を提案している．これらはいずれも，笑いを通してユーザとエージェントのコミュニケーションをより良いものにするという試みである．[4] では，ユーザの入力した単語の意味を利用することで，日常会話に応用できる置換型駄洒落を出力するシステムを構築している．[5] は，漫才形式の対話文の自動生成システムである．入力した文章から単語を選び，それを置換することでボケを生成し，漫才形式の対話を生成している．これらは，ある単語を別の単語に置換することでエージェントによる笑いの実現を目指している．
ユーザと対話を行うエージェントの例として [6]，[7]，[8]，[9]，が挙げられる．[6] では，ユーザの対話継続欲求を向上させるために対話システムによるユーモア発話の自動生成手法を提案している．ユーモア発話の自動生成には単語間類似度を用いている．[7]，[8]，[9] では，ユーザの入力に対して，あらかじめ入力した内容に結び付けられたユーモアを含む応答文を返していると思われる．

3. 研究課題
今後より普及していくと予想される対話型エージェン
トは，未だその対話の多くが無機質なものである．そのため，無機質な対話に親しみを持てないユーザには，このようなエージェントは受け入れられないという問題が懸念される．[1] では親和的な関係の形成に笑いが欠かせないと© 2018 Information Processing Society of Japan

研究課題
課題 1: エージェントが対話の中でユーモアを交えられるようにする
課題 2: ユーザが受容できるようなユーモアを含む応答文を生成する
課題 3: ユーザが入力できる内容を制限しないようにする

4. 提案方式
我々は，エージェントがユーザと対話をする時，ユーモアを交えられるようにするために，学術的・実践的それぞれの観点に基づきボケの生成を行った．学術的観点では，認知科学研究者の多くがユーモア生起に不可欠と主張している「不適合の認知」に着目した [10]．中でも漫才・落語・4 コマ漫画のようなユーモアは「不適合-解決モデル」
で説明できる [11][12][13][14][15]．「不適合-解決モデル」とは，通常はまったく異種であり，関連がないと思われる思考，概念，状況 (不適合) が，納得できる方法で結び合わされる (解決される) ことでユーモアを生起させるとする理論である．実践的観点では [16] で定義されているボケの作り方に着目した．これは，ある音から連想される言葉の中から，できるだけ意味に差がある 2 つの言葉を選び，それらをタイミングに合わせて使うというものである．以上より，我々は，ユーザが単語を入力すると，あらかじめ用意した出力候補単語群の中から，入力した単語 (以降，入力単語) に対し，意味が離れており，音が近く，ユーザが理

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解できる単語を聞き間違いとして聞き返すボケをするエージェントを提案する．
これは，ユーザの入力単語とエージェントが出力する単語の意味を離すことで不適合を作り，その不適合を音が近いという関連性をもたせることによって解決することで，ユーモアを生み出すというものである．また，エージェン
トとの対話を，ユーザの発言に対してエージェントが聞き間違いとして聞き返すというシーンに設定することで，タイミングを合わせる必要をなくした．さらに，シーンを設定することで自然な文脈でボケることができるようにし，ユーザが理解できる単語を出力することでエージェントが
図 1: 読み方リスト

突飛なボケをすることを防いだ．
この方式により，3 章で述べた 3 つの研究課題が達成で

表 1: ss が高い例・低い例

きると考えられる．課題 1 については，ユーザとの対話の中で，不適合-解決モデル，[16] を参考にボケ生成を行う．

元の単語

ss が高い単語

ss が低い単語

課題 2 については，あらかじめエージェントと対話する

こんにちは

硬化

こんばんは

食事

小惑星

食費

シーンを設定し，自然な文脈でボケる．さらに，出力候補単語を一般的によく使われる単語にすることで突飛なボケが生成されるのを防ぐ．課題 3 については，ユーザが入力を行った後にボケを生成するため，あらかじめ入力に対する返答を結びつける必要がない．そのため，ユーザは自由に入力を行える．

5. 実装
本章では，ユーザの入力単語に対して，どれくらい意味が離れているかを表す ss （Semantic Score），どれくらい音が近いかを表す se （Edit distance Score），どれくらいユーザから理解されやすいかを表す sf （Frequency Score）のそれぞれの算出方法と，その 3 つの Score をもとにボケ

5.2 各 Score の計算
本節ではユーザがシステムに単語を入力した際の，出力候補単語それぞれの各 Score(ss ，se ，sf ) の計算方法について述べる．

5.2.1 ss : Semantic Score
ユーザの入力単語と出力候補単語がどれくらい意味が離れているかを表す指標として，言語モデルを用いて概念距離を測ることで ss を算出した．入力単語と出力候補単語それぞれとの概念距離を測り，その距離が遠いほど高い ssを与える (表 1)．すなわち，ss は下記のようになる．

ss = ds(1)を生成するまでの手順について述べる．

ds は入力単語と出力候補単語の概念距離である．
5.1 事前準備
Wikipedia 日本語記事全文を MeCab[17] を用いて形態素解析し，不要品詞を除去して分かち書きしたものをコーパスとした (960649 単語)．ここでの不要品詞とは IPA 品詞体系において，記号，助詞，助動詞，接続詞，副詞，連体詞，非自立，代名詞，接尾，数，サ変・スルと分類されるものを指す．

5.2.2 se : Edit distance Score
ユーザの入力単語と出力候補単語の音がどれくらい近いかを表す指標として，編集距離を測ることで se を算出した．編集距離とは 2 つの文字列がどの程度異なっているかを示す距離であり，1 文字の挿入・削除・置換によって一方の文字列をもう一方の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数として定義される．入力単語と出力候補単語そまた，コーパスを元に読み方リストと言語モデルの作成れぞれとの編集距離を測り，その距離が近いほど高い se をを行った．読み方リストとは，コーパス内での出現回数が与える (表 2)．ただし，今回編集距離を測る際には，より1000 回以上かつ日本語である単語の標準形，MeCab で取得した標準形の読み方（カタカナ），標準形の読み方をローマ字表記に変換したものから子音を削除して母音のみにしたもののリストである (図 1）本研究における言語モデルとは，単語間の概念距離を計算できるよう自然言語の単語をベクトル表現したものであり，word2vec[18] を用いてコーパスから獲得した．

音を近づけるため，発声において重要な要素である母音のみを参照した．すなわち，se は下記のようになる．

se =1
1 + de(2)de は入力単語と出力候補単語の編集距離である．
また，試行錯誤の過程で，入力単語との編集距離が同じである単語の中でも聞き間違いに聞こえる単語とそうでない単語があることが分かった．例えば， 戦闘機”という入© 2018 Information Processing Society of Japan1017

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表 4: 返答がオウム返しになっている例

表 2: se が高い例・低い例
元の単語

se が高い単語

se が低い単語

入力単語

出力単語

情報乗法

花火

花見

綜合警備保障人参にんじん

安息日

りんご

リンゴ

らの入力単語に対する出力候補単語となる条件は下記の通表 3: sf が高い例・低い例

りである．

sf が高い単語

sf が低い単語

日本 (862928 回)

詠嘆 (58 回)• 頭文字の母音と末尾の文字が入力単語と一致する．

放送 (458366 回)

耄碌 (53 回)• コーパス内での出現回数が 1000 回以上である．
• MeCab で人名・地域と判定されない．

力単語に対し， 倦怠期”， 関東”という単語の各母音のみ• 日本語である．

を考慮した編集距離はともに 2 であるが，前者は聞き間違• 入力単語を，ひらがな・カタカナ表記にしたものではいに聞こえ，後者はそうでないと感じられる人が多かった．

ない．

我々は，多くの試行を行った結果，入力単語と出力単語のユーザの入力単語に対し，上記の条件を満たすコーパス内頭文字の母音と末尾の文字が一致する場合は，聞き間違いの出力候補単語の 3 つの Score(ss ，se ，sf ) を算出し，それに聞こえやすいことに気付いた．これに基づき，se が高い

ぞれ正規化処理，重みつけを行ってから合算したものを，場合でも，入力単語と先頭の文字の母音・末尾の文字が異出力候補単語それぞれの st (Total Score) とする．すなわ

なる単語は出力候補単語から除いた．

ち st は下記のようになる．

5.2.3 sf : Frequency Score
出力候補単語がどれくらいユーザから理解されやすいか

st = ws ss + we se + wf sfを表す指標として，Wikipedia コーパス内での各単語の出

ws ，we ，wf は重み係数である (本稿では重み係数は全て現回数を数えることで sf を算出した．各出力候補単語の1.0 とした)．

出現回数が多いほど高い sf を与える (表 3)．すなわち sfは下記のようになる．

(4)

全ての出力候補単語の st を算出し，st が最も大きい値となる単語を出力単語とする．また，入力単語に対し，条件

sf = log f(3)を満たす出力候補単語がない場合や，入力単語について，標準形が MeCab で判別できない，言語モデルに登録されf は出力候補単語のコーパス内での出現回数である．たていないといった場合には，ボケを正しく生成できない．

だし，このとき単語の出現回数はべき分布に従うため，ごそのため，ボケを正しく生成できた場合と明確に区別する

く一部の単語の出現回数が極端に大きい．これらの単語がために，ボケを正しく生成できない場合には， What?”と最終的な総合 Score に与える影響が大きくなりすぎないよ出力するようにした．ここで英語を用いたのも，出力候補うに，出現回数の対数をとったものを sf とした．また，同単語から英語を除いているため，正しく生成できた場合と様の理由から sf の最大値を 4.82(出現回数換算で 660610

区別がつきやすくなるためである．

回) とした．この値は，コーパス内からランダムに選んだ1000 単語を対象に出現回数の調査を行い，他の単語よりも圧倒的に出現回数の多かった単語を元に決定した．

6. 実験
提案手法の有効性を確認するために，我々は，提案方式

一方，極端に出現回数が少ない単語に関しても，ユーザが生成したボケに対してユーザはユーモアを感じるか，まに理解されない可能性が高いと考え，出現回数が 1000 回た，それによってユーザはエージェントに対して親しみやを下回る単語は出力候補単語から除いた．

すくなるのかについて，現在検証実験を行っている.

5.3 出力単語の決定

7. おわりに人名や地名などは，ごく一部の有名なもの以外はユーザ

本稿は，普及した対話型エージェントとの無機質な対話に理解されない可能性が高いと考え，MeCab で人名・地に親しみを持てず，ユーザがエージェントを受け入れられ域と判定される単語は出力候補単語から除いた．さらに，ないという問題の解消を狙ったものである．この問題を解同様の理由から日本語以外も出力候補単語から除いた．ま決するために，まず，ユーモアと親しみの関係性に着目し，た，エージェントの返答がオウム返しになってしまうと (表エージェントにユーモアのある対話をさせることで，ユー4) ユーモアとして受容されない可能性が考えられる．そのザは親しみを持つことができるのではないかという仮説をため，入力単語を単にひらがな，あるいはカタカナ表記に立てた．そして，この仮説に基づき，ユーモアを作成するしたものは出力候補単語から除いた．以上より，ユーザか手法として，認知科学領域で支持されている不適合-解決© 2018 Information Processing Society of Japan1018

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モデルや [16] のボケの作り方を参考に，ユーザが単語を入力すると，その入力単語に対し，意味が離れており，音が近く，ユーザの理解できる単語を，聞き間違いとして聞き[12]返すボケをするエージェントを提案し，そのプロトタイプシステムを構築した．今後は提案システムの改善に向け，まずは，生成されるボケの面白さの向上を図りたい．この[13]

問題は最終的な Score 算出時の重み係数の値変更によって改善が期待される．また，単語のみならず，文の入力に対[14]してもボケて返すことができるエージェントの考案にも着手したい．文の入力に対するボケの作り方として，例えば，入力文の中から聞き間違えると一番面白い単語を特定[15]し，その単語を聞き間違えて返事をするといった方法が考えられる．さらに，今回は日本語に限定した実装・実験し[16]か行っていないが，他国語への適応も行いたい．現在，ご[17]く一部の処理（母音・子音処理等）のみ日本語を前提としているが，基本的には言語非依存のアルゴリズムであるた[18]

め，比較的少ない手間で他国語対応は実現可能であると考えている．
本研究の期待される活用法として，ユーザとの良好なコ[19]

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Samson, A. C., Hempelmann, C. F., Huber, O., &Zysset, S.: Neural Substrates of Incongruity-Resolution
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教 え て goo, https://oshiete.goo.ne.jp (Last visited on
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ミュニケーションがパフォーマンスや継続利用率の向上につながる場面での活用が期待される．例えば，NTT レゾ
ナント社の教えて goo[19] にはユーザからの質問を AI が自動で応答する機能がある．このような質問掲示板で，AIがボケた返答をしてユーザに親しみを抱かせるといった利用法が考えられる．
参考文献
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