語る機会を創出するために，会話エージェントが語りの聴き手を担うことが期待されている．これらが聴き手として認められるためには，語り手に対して傾聴態度を示す発話（傾聴応答）を生成することが有効である．傾聴応答の1つに，語り手の発話を言い換える応答（言い換え応答）がある．言い換え応答を適切に生成できれば，語りを理解していることを示すことに寄与する．本論文では，大規模言語モデルによる言い換え応答の生成可能性を検証する．生成実験を行い，その性能を評価した．

語ることは人間の基本的な欲求である．語るためには，聴き手の存在が不可欠であるものの，日本では独居世帯の増加[1]などによって，聴き手不在の場面が増加しており，語る機会が失われつつある．この解決策として，コミュニケーションロボットやスマートスピーカーなどの会話エージェントが語りの聴き手を担うことが考えられる．これらが聴き手として認められるには，語りを傾聴していることを語り手に伝達する必要がある．そのための明示的な手段の1つは，発話の生成によって語りに応答することである．以降では，傾聴を示す目的で語りに応答する発話を傾聴応答と呼ぶ．傾聴応答は，機能や形態によって，いくつかの種類に分類できる．傾聴応答の代表例は相槌であり，その生成手法の提案が行われてきた[2,3,4,5]．ただし，語りの内容を必ずしも理解していなくても，相槌を表出することはできる．一方で，語りの内容を理解していなければ適切に表出できない応答も存在する．その1つが，語り手の発話に含まれる語句を言い換える応答，すなわち，言い換え応答である．言い換え応答を適切に表出できれば，語りを理解し語り傾聴応答種類趣味の1つははい相槌園芸植物を園芸繰り返し栽培することですいいですね評価例1例2発話発話家から歩いて来ました東京と京都に⾏きました⾔い換え⾔い換え徒歩でいろんな所へ応答応答ていることを語り手に示すことができ，語りの傾聴をより効果的に伝えることができると考えられる．そこで本論文では，言い換え応答の自動生成の実現に向けて，言い換え応答の生成可能性を検証する．語りに対する傾聴応答が収録されているデータを用いて，大規模言語モデルによる言い換え応答の生成実験を行った．生成された応答を人間が表出した応答と比較することにより，その性能を評価するとともに，言い換え応答の自動生成の実現に向けた課題を考察する．実験の結果，大規模言語モデルに基づく生成手法は，一定の水準であることを確認した．本論文の構成は以下の通りである．2章では，傾聴応答と言い換え応答を説明し，関連研究について述べる．続く3章では，言い換え応答の生成手法を説明する．4章では，言い換え応答の生成実験について報告する．最後に，5章で本論文をまとめる．