# Follow-up 質問による矛盾応答収集の提案

佐藤志貴 1 赤間怜奈 1,2 鈴木潤 1,2 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
\{shiki.sato.d1, akama, jun. suzuki, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp

## 概要

対話応答生成システムによる矛盾応答の抑制を考えるうえで，矛盾応答データの不足がボトルネックとなっている. データ不足の原因に，矛盾の発生が入力に依存した低頻度なものであるために効率的な収集が困難であることが挙げられる。本研究では，矛盾応答を誘発する発話として Follow-up 質問に注目し，自動収集した Follow-up 質問を用いた矛盾応答収集の効率化を試みる。提案法により矛盾応答を効率的に収集できることを確認したうえで，実際に矛盾応答を大規模収集する. 収集した矛盾応答デー タの有用性を，矛盾検出器の精度改善を例に示す。

## 1 はじめに

近年のニューラル応答生成システム $[1,2,3]$ (システムと呼ぶ）は流暢性は高いが，意味的に不適切な応答を生成する場合があることが広く知られている [1]. 特に図 1 の $r_{2}$ のように過去の自身の発話と矛盾する応答（矛盾応答と呼ぶ）の生成は，一度でも発生すればシステムが内容を理解した対話をしていないという致命的な悪印象をユーザに与える深刻な問題である [4]. 矛盾応答の抑制は，ユーザと信頼関係を構築し共生していく対話システムの実現を目指すうえで中心的な課題の一つといえる.

先行研究で一定の効果が報告されている矛盾応答の抑制手法として, 矛盾検出器による矛盾応答候補の除去 $[5,4]$, 対照学習 $[6,7]$ がある. これらの手法では, 品質の高い矛盾応答データをいかに多く獲得できるかが性能の良し悪しを決める大きな要因となっている. しかし, 現状は品質の高い矛盾応答データの効率的な収集方法が確立されているとは言い難い. 特に，矛盾の発生が直前の相手発話（入力と呼ぶ）に依存することが示唆されている $[4,8]$ ものの，どのような大力に対し矛盾が発生する傾向にあるか十分研究されていない. 実際に，これまでの矛盾応答データの収集は，人手により作成した矛

図 $1 \mathrm{FQ}$ を用いた矛盾応答収集方法の概要.

盾応答に限られている [4]. 人手による矛盾応答は,実際のシステムの矛盾応答とは性質が異なる可能性が高く，大規模な作成が難しいなどの弱点もある.本研究では，システムがどのような入力に対し矛盾応答を生成しやすいかを考慮したシステムの矛盾応答の効率的な収集を考える. 具体的な取り組みとして，(1) 先行研究と本研究の分析に基づき，過去の発話に含まれる情報に関連する質問, Follow-up 質問（Follow-up Question (FQ) と呼ぶ）が矛盾応答を誘発しやすいという仮説を立てたうえで，FQの自動収集方法を提案する.(2) 自動収集した FQが矛盾を誘発する傾向にあることを確認した後，(3) FQを用いて図 1 の方法によりシステムの矛盾応答を大規模収集する. ${ }^{1)}(4)$ さらに，構築したデータセットの有用性を，矛盾検出器の精度改善を例に示す。

## 2 なぜ $F Q$ に注目するか

本研究では，矛盾を誘発する発話として Follow-up 質問に注目する. FQ は「対話相手が過去の発話で提示した任意の情報 $i$ に関連する質問」とする. 例えば，図 1 の橙色の質問は直前の相手発話の情報に対する $\mathrm{FQ}$ である．FQに注目する理由は二つある。

第一に，システムの矛盾応答は対話中の既出情報を再度言及する際に生じやすいことが知られている $[4,8]$. こうした状況は，既出情報に関連する質問


図 $2 \mathrm{DbRM}$ と IbBRでの $C$ に対する処理. $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ は話者.

である $\mathrm{FQ} への$ 応答時に生じやすいと考えられる。

第二に，Nie ら [4] が小規模に収集したシステムの矛盾応答 382 個から無作為抽出した 50 個を分析したところ， $42 \%$ の矛盾応答が相手の $\mathrm{FQ}$ に対する応答だった. 矛盾応答を誘発した相手発話の種類の分布は $\mathrm{FQ}$ のみに偏ったロングテールとなったため, $\mathrm{FQ}$ は矛盾を引き出す代表的な発話といえる.

システムは $\mathrm{FQ}$ のみに対し矛盾応答を生成するわ

できるわけではない. しかし, 代表的な入力に注目し知見を蓄えることは第一歩として重要と考える。

## $3 F Q$ の自動収集

本研究では, $\mathrm{FQ}$ に対するシステム応答から矛盾応答を効率的に収集することを考える. 先行研究 [9] では教師あり学習により $\mathrm{FQ}$ を検出する方法が提案されたが，教師あり学習では検出可能な $\mathrm{FQ}$ が学習データに依存するという問題がある. 本研究では，学習を要さない $\mathrm{FQ}$ の自動収集方法を考える。

## 3.1 アイデア：応答生成システムの利用

$\mathrm{FQ}$ は過去の発話の情報 $i$ に関する質問であり， $i$ に対し質問 $q$ が $\mathrm{FQ}$ か判定するには, $i$ と $q$ の関連性を適切に捉える必要がある. ここで，近年の大規模ニューラル応答生成システムは入力との関連性が高い応答を生成可能であり [2], 発話間の関連性を適切に捉えることができると考えられる．以上から，大規模ニューラル応答生成システムにより $i$ と $q$ の関連性が強いと推測された場合， $q$ が $i$ に対する $\mathrm{FQ}$ である可能性は高いと考えられる。

## $3.2 \mathrm{FQ$ 収集のための指標}

ニューラル応答生成システムを用いて $q$ と $i$ の関連性を自動評価する指標を提案し，その値が高い $q$ を FQとして収集する. $q$ と $i$ の関連性を評価する指標として，異なる考え方に基づき，Decrease in probability by ReMoving information (DbRM) と Increase in probability by BRinging information closer (IbBR) $の$ 2 種類を提案する. 以下， $u_{i}$ のうち情報は疑問文以外に含まれると考え， $i$ は $u_{i}$ の疑問文以外の文， $q$ は $u_{q}$ の疑問文とする.また，隣接発話間距離を 1 とした $u_{i}$ と $u_{q}$ の発話間距離を $n$ とし, $n$ 発話前の $i$ に対する $\mathrm{FQ}$ を $\mathrm{FQ}_{-n}, n$ 発話前の $i$ に対する $q$ の DbRM とIbBRをそれぞれ $\mathrm{DbRM}_{-n}, \mathrm{IbBR}_{-n}$ とする.

DbRM． $q$ が $i$ に関連する場合，図 2 (a) のように $u_{q}$ 以前の対話の全発話 $C \ni u_{i}$ から $i$ を除去 ${ }^{2}$ した $C-i$ に対する $u_{q}$ の生成確率は, $P\left(u_{q} \mid C\right)$ より低いと考えられる。そのため，ニューラル応答生成システムで $P\left(u_{q} \mid C\right)$ と $P\left(u_{q} \mid C-i\right)$ を計算したとき，次の值は高くなると考えられる:

$
\operatorname{DbRM}(i, q, C)=\log \frac{P\left(u_{q} \mid C\right)}{P\left(u_{q} \mid C-i\right)}
$

IbBR. $q$ が $i$ に関連する場合，図 2 (b)のように $u_{q}$ と $u_{i}$ が挟む発話系列 $C^{\prime}$ を除去した $C-C^{\prime}$ に対する $u_{q}$ の生成確率は, $P\left(u_{q} \mid C\right)$ より高いと考えられる.そのため，次の值は高くなると考えられる：

$
\operatorname{IbBR}(i, q, C)=\log \frac{P\left(u_{q} \mid C-C^{\prime}\right)}{P\left(u_{q} \mid C\right)}
$

DbRM と IbBRによる FQ 収集. DbRM と IbBR は算出においてそれぞれ制限がある。DbRM につい $\tau,|C|$ をニューラル応答生成システムに入力可能なトークン数に抑えるために $C$ の冒頭部分を省略するとき, $i$ も省略されるほど $n$ が大きいと,$C-i=C$ となり値が計算できない. IbBR について， $C^{\prime} \neq \emptyset$ を前提とした指標であるため $n=1$ の場合は計算できない. そこで本研究では, $\mathrm{FQ}_{-1}$ は DbRM が, $\mathrm{FQ}_{-n}(n>1)$ は IbBR が高い質問を収集する。

## 3.3 DbRM と IbBR の算出結果の定性分析

表 1 に，4節の検証にて前述の方法により DbRM が計算された質問の例を示す. ${ }^{3)}$ DbRM および IbBR の上位下位の例を観察したところ，同表のように指標の値が高い/低い例では $u_{i}$ 中の情報との関連性が高い/低い質問が $u_{q}$ に含まれる傾向を確認した．以上から，前述の方法により $\mathrm{FQ}$ を定の精度で自動収集できると考えられる.ここで，本研究の目的は

2）疑問文以外を除去し，空なら $u_{i}$ を “_SILENCE_-”に置換.

3）両指標の分布を付録 A に，IbBR の例を付録 B に示す.
表 $1 \mathrm{DbRM}_{-1}$ 計算例. I の $u_{q}$ 太字部は $u_{i}$ 太字部に関係. I. DbRM $_{-1}$ が高い質問の例 $\left(\mathrm{DbRM}_{-1}=53.6\right)$

 \\

矛盾応答の効率的な収集であり，収集した質問がシステムの矛盾を誘発するかが重要となる。そのため, FQ 自動収集自体の精度算出は行わない.

## 4 矛盾応答収集方法の効果検証

自動収集した $\mathrm{FQ}$ に対し，実際にシステムが矛盾応答を生成しやすい傾向にあるかを検証する．具体的には，まず DbRM や IbBR が高い $\left(i, q, C \ni u_{i}\right)$ の三つ組（入力対話と呼ぶ）を収集する。次に，入力対話に対するシステムの応答を収集する. 最後に， システム応答が入力対話との矛盾を含むかを確認していき，矛盾応答が生成される頻度を求める. 無作為抽出した入力対話についても同様の頻度を求め比較することで，DbRM やIbBR が高い入力対話において矛盾応答の発生頻度が高くなるかを確認する。

## 4.1 検証における設定

入力対話の収集. 対話コーパスから最終発話が質問（ $q$ とする）を含むような $n$ 発話以上の発話系列を切り出し作成した集合 (入力対話集合と呼ぶ）のうち，DbRM かIbBRが高いものを収集する. $n=1, n>1$ 両方の場合の検証をするため, $\mathrm{DbRM}_{-1}, \mathrm{IbBR}_{-3}$ それぞれ上位 100 個の入力対話を収集する. また，入力対話集合から無作為に 100 個表 2 入力対話と矛盾応答の生成頻度の関係.

取り出したものを比較対象とする. 入力対話集合は, Multi-Session Chat [10]（MSC と呼ぶ）から作成する. $\mathrm{FQ}_{-1}, \mathrm{FQ}_{-3}$ 収集のための入力対話集合の対話数はぞれぞれ $59,234 ， 44,041$ となった. DbRM と IbBR は，高性能であり応答生成システムの性能評価 [11] にも使われる Blender-1B [1] により算出する.

システム応答の収集. $u_{q}$ に対する応答生成には，近年の高性能な大規模ニューラル応答生成システムである DialoGPT-Medium [2] (DG), PLATO-2 [12] (P2), Blender-3B (B3), PLATO-XL [13] (PX) を用いる. 各入力対話に対し, 4 個の応答生成用システムにより 2 個ずつ ${ }^{4}$ 計 8 個の応答を生成させる.

矛盾頻度の計算. 各入力対話に対する 8 個の応答が入力対話と矛盾するかを人手で確認する．システム応答 1 個あたり 5 人のクラウドワーカー5) が矛盾の有無を 5 段階評価し， 3 人以上が矛盾を含むと判断した場合6)矛盾応答とする. 8 個のシステム応答のうち 1 個以上が矛盾応答と判定された場合，その入力対話は矛盾を誘発したとみなす.

## 4.2 検証結果

表 2 に，収集した入力対話のうち，矛盾応答を誘発したものの数を示す. 同表より, $\mathrm{FQ}_{-1}, \mathrm{FQ}_{-3}$ いずれについても，無作為抽出した入力対話に比べ， DbRM や IbBR が高い入力対話に対して応答を生成させたときに矛盾応答の生成頻度が高くなった. 入力対話を無作為抽出した場合も一定の割合の質問が矛盾応答を誘発した理由として，入力対話の収集元のMSC では，一つの話題に対し深堀りした議論をする傾向にあるため，コーパス中の質問に占める FQ の割合が比較的高いことが考えられる。

## 5 データセットの構築

前節より，DbRM や IbBR が高い入力対話に対しシステムが高頻度で矛盾応答を生成することを確認した.これら入力対話に対しシステムに生成させた

4） $\mathrm{p}=0.5$ の top-p sampling を 100 回実施し，尤度上位 2 候補を抽出する。

5) https://www.mturk.com/

6）評価基準は 1 が「明らかに矛盾」，5が「明らかに無矛盾」 で，1と2は矛盾，4と 5 は無矛盾とした. コストを考慮して, $u_{i}$ 以降の発話と応答の矛盾についてのみ評価する。
表 3 構築したデータセットの統計情報.

応答から，人手評価により矛盾応答を検出することで，システムの矛盾応答を大規模収集する。

## 5.1 収集設定

入力対話集合の作成元となる対話コーパスは 4 節と同様に MSC を用いる. 収集に使う入力対話は $\mathrm{FQ}_{-1}$ および $\mathrm{FQ}_{-3}$ とし, 大力対話集合から $\mathrm{DbRM}_{-1}$, $\mathrm{IbBR}_{-3}$ が高い上位 500 個ずつの入力対話をデータセット構築に用いる. DbRM，IbBR の計算とシステム応答の収集は 4 節と同じ設定を用いる. ${ }^{7)}$ 各システム応答に対し 3 人のクラウドワーカーによって 4 節と同様の人手評価を行い, 1 人以上が矛盾, かつ 1 人以下が無矛盾と判断した応答を矛盾応答として収集する. また， 3 人のクラウドワーカー全員が無矛盾と評価した応答は無矛盾応答として収集する。

## 5.2 収集結果

表 3 に，構築したデータセットの統計情報を示す. 実際にシステムが生成した矛盾応答を収集したものとしては最大規模のデータセットとなる. 付録 Cにデータセットの例を示す.

## 6 実験：データセットの活用例

矛盾応答の抑制における本データセットの有用性を示す. 例として, 本データセットを用いた追加学習による矛盾検出器の精度の改善を試みる。

## 6.1 実験設定

学習する矛盾検出器. Nie ら [4] が構築した矛盾検出器を, 本データセットにより追加学習する. ${ }^{8)} \mathrm{Nie}$ らは既存の対話コーパス中の対話に続く矛盾応答を人間に書かせ収集したうえで，与えられた 2 つの発話同士が矛盾するかの 2 值分類を行うよう RoBERTa [14]をファインチューニングした. 実際にシステムが生成する矛盾応答を検出する際には，本データセットのようにシステムの矛盾応答も学習に用いることで性能が向上すると考えられる.


表 4 ターゲットシステムごとの矛盾応答検出の正解率.括弧内の数字は評価におけるシステム応答の数.

データセット分割. 本データセットを入力対話によって学習データセット，テストデータセットに $8: 2$ で分割する. 本データセットには各入力対話に対し最大 4 種類のシステムの応答が存在する. そこで， 4 個のうち 3 個のシステムの学習データセット中の応答を学習データとしたとき, 残りの 1 個のシステム（ターゲットシステムと呼ぶ）のテストデー タセット中の各応答9) が矛盾を含むかどうかの 2 值分類を矛盾検出器に行わせる. ターゲットシステムを変えて，これを 4 回実施する．そのため，矛盾分類器は未知の入力対話に対する未知のシステムの応答に含まれる矛盾を検出する必要がある.

## 6.2 実験結果

表 4 に, 矛盾検出器による 2 值分類の正解率を示す. 追加学習前の矛盾検出器について, Nie ら [4] は人間が作成した矛盾応答を 2 値分類させた際の正解率が $93.2 \%$ と報告したが，同表より実際にシステムが生成した矛盾応答については正解率が $60 \%$ に満たない場合があることがわかる. 一方, 本研究で構築したデータセットを用いた追加学習によって, 未知の入力対話や未知のシステムの応答についても 2 値分類の正解率が向上した.

## 7 おわりに

本研究では，矛盾応答生成の抑制において必要な矛盾応答の効率的な収集に取り組んだ. 特に， $\mathrm{FQ}$ がシステムの矛盾を引き出す代表的な発話であるという分析から，自動収集した $\mathrm{FQ}$ を用いた矛盾応答の収集を提案した. 提案法で効率的に矛盾応答を収集できることを確認したうえで， $\mathrm{FQ}$ に対するシステムの矛盾応答を大規模収集し, 矛盾検出器の性能向上を例にデータセットの有用性を示した.

今後の課題として, データセットのさらなる大規模化が挙げられる. また, 本研究の分析により $\mathrm{FQ}$ が矛盾応答を引き出す代表的な発話であることがわかったものの, FQ 以外の多様な発話に対するシステムの矛盾応答の収集にも取り組む予定である.


## 謝辞

本研究は，JSPS 科研費 JP22K17943, JP21J22383， JST ムーンショット型研究開発事業 JPMJMS2011 (fundamental research) の助成を受けて実施されたものです.また，本研究の遂行にあたり多大なご助言，ご協力を賜りました Tohoku NLP グループの皆様に感謝申し上げます。

## 参考文献

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表 $5 \mathrm{IbBR}_{-3}$ が高い質問の例 $\left(\mathrm{IbBR}_{-3}=43.2\right) . u_{i}$ 太字部に関する質問が $u_{q}$ 太字部でされている.

## A DbRM と IbBR の分布

4 節にて算出した，MSC の入力対話集合に含まれる $u_{q}$ の $\mathrm{DbRM}_{-1}$ および $\mathrm{IbBR}_{-3}$ の分布を図 3 および図 4 にそれぞれ示す。

## B 自動収集された $F Q$ の例

表 5 に，4 節の検証にて収集された， $\mathrm{IbBR}_{-3}$ が高い質問の例を示す。

## C データセットの例

表 6 に，本研究で構築したデータセットの入力対話およびシステムが生成した矛盾応答の例を示す.

図 4 MSC における $\mathrm{IbBR}_{-3}$ の分布.

表 6 データセット中の $\mathrm{FQ}_{-1}, \mathrm{FQ}_{-3}$ およびそれに対するシステム矛盾応答の例. $u_{i}$ 太字部への $u_{q}$ 太字部の質問に対し, システムが応答 $r$ 太字部にて矛盾を生成している.

I. FQ-1 に対する矛盾応答の例.

話者発話

A: My allergies have been acting up like crazy the past couple days. I think there's a cat nearby.

B: How do you know its a cat and not a different animal you are allergic to?

A: I'm not sure. I've never had allergies before.

A: I read an article yesterday on the history of the Premier League that was very interesting. Did you know that it has been around for almost 30 years?

B: I did not. I had no idea it had such a history. I guess if you think about it, 30 years ago is only the 1990's now!

A: Yeah, that's hard to believe! I wonder what the oldest soccer team is.

B: I would have to guess it would be one in Europe, but I'm curious as well. Did the history show get you interested in watching some games?

A: Not really. I just like watching soccer. I like the game. I don't care about the history.

## D 矛盾検出器の学習詳細

6 節の矛盾検出器の学習において, エポック数は 10，学習率は $1.0 \times 10^{-5}$ ，バッチサイズは 64 ，重み減衰係数は 0.01，他の值は Hugging Face[15] で設定されている初期値を用いた。