本研究では，大規模言語モデルが日本語対話における本音と建前をどれだけ正確に扱えるのかを明らかにする．日本語対話コーパスの発話に本音と建前の各応答を付与し，分類および変換の性能を評価した結果，既存の大規模言語モデルは本音と建前を充分に理解していない一方で，我々のコーパスによる学習でそれらの性能が大幅に向上することを確認した．また，変換の実験では建前よりも本音の生成が難しいことを自動評価と人手評価の両方で示した．

我々は日々の対話において，人間関係を円滑に保つために，状況や相手との関係性に応じて「本音」と「建前」を使い分けている[1]．本音は話者の意図と発話内容が一致している一方で，建前は社会的配慮のために意図と発話内容が乖離している．本音と建前の認識は，コミュニケーションを円滑に進めるために重要だが，対話においてある発言が本音か建前かを判断することは必ずしも容易ではない．本音／建前の関連研究として，直接／間接的表現[2]や皮肉[3–5]が挙げられる．直接／間接は，発話者の意図をどの程度明示するかという表現方法に関する概念であり，意味内容に関する概念である本音／建前とは独立している．建前とは異なり，直接的表現と間接的表現は，いずれも意図と発話内容が一貫している．皮肉は，発話者の意図と発話の字義的な意味が異なるという点で建前と類似した概念である．ただし，社会的配慮を目的とする建前とは機能が異なり，皮肉は攻撃的であり相手を批判する目的で使用される．これらの関連研究とは異なり，本音と建前を明示的に扱うコーパスは存在しないため，大規模言語モデル(LargeLanguageModels;LLMs)を含む自然言語処理モデルによる本音と建前の認識および生成の能力は明らかになっていない．そこで本研究では，既存の日本語対話コーパスを拡張し，7,964件の対話に対して本音の応答および建前の応答を人手で付与したHOTATE1）コーパスをし，対話における最後の発話が本音か建前かを分類するタスクおよび本音と建前を変換するタスクを通じて，LLMが本音と建前をどれだけ理解可能かを検証した．実験の結果，既存の日本語LLMは本音と建前を充分に理解できないことが明らかになった．