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．

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𝑟2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，どのような入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1.𝑢!がFollow-up質問…𝑢!.そうだね𝑢".ところで明日暇？⇒対話を自動抽出