雑談応答生成モデルが生成した矛盾応答データの不足は，矛盾応答の抑制に向けた取り組みの障害となっている．本研究では，多様なモデルの矛盾応答からなる大規模データセットを構築する．様々な観点からデータセットを分析し，モデルによる矛盾応答の特徴を明らかにするとともに，構築したデータセットを学習データとして用いることでデータ駆動型の矛盾抑制の有効性が向上することを確認する．

雑談応答生成モデル(ResponseGenerationModel,RGM)による誤りのなかでも，表1のように過去の自身の発話と矛盾する応答，いわゆる矛盾応答は，対話の円滑な進行やユーザとの信頼関係の構築を妨げる[1]ため，ユーザと信頼関係を構築可能なシステムを実現する上で解決すべき重要な課題である．矛盾応答の抑制において，大規模かつ高品質なRGMの矛盾応答データの存在は2つの点で重要となる．まず，大規模矛盾応答データを分析することでRGMの矛盾応答の特徴が明らかになれば，より効果的な矛盾抑制手法を開発できる可能性がある．また，大規模矛盾応答データを学習に用いることで，近年主流となっているデータ駆動型の矛盾抑制[1,2,3,4]の性能が向上すると考えられる．しかし，Nieらが収集したDECODEデータセット[1]など，人手で書かれた矛盾応答のデータセットは存在する一方，RGMが生成した矛盾応答を大規模収集した研究はこれまで存在しなかった．人手で書かれた矛盾データは，3.1節で示すように，RGMによる矛盾とは異なる特徴を有しており，分析や学習に用いるデータとしての有効性に限界がある．そこで我々は，実際にRGMが生成した矛盾応答の大規模収集に取り組んできた[5]．しかし，これまでのデータセットに収録した矛盾応答の事例数は