対話コーパスを構築するには，膨大なコストがかかる．この課題を解決する1つの方法として，小説内の台詞を利用した対話コーパスの構築が考えられる．しかし，単純に連続する台詞群を1会話として抽出するのみでは，1会話に含まれる発話数が少なくなる課題がある．そこで本稿では，1会話に含まれる発話数を増やすために，台詞と台詞の間に状況や感情などを説明する文章が存在するが，両台詞に発話応答関係が成立する場合があることに注目し，このような台詞間の発話応答関係の有無を判定する手法について検討する．

従来の対話コーパスの構築法は，人間同士の対話を録音して書き起こす[1]，SNSの発信・返信を収集する[2]，人手で規範的な対話文を作成する[3]方法などが挙げられる．これらの構築法では，録音のための実験環境の整備や，文章中にある不適切な表現および個人情報の削除，多数の作業者の確保が必要など，コーパス構築に関わるコストが膨大になるという課題がある．また，日本語の対話コーパスは徐々に整備されつつあるものの，英語の対話コーパスと比較すると十分とはいえない．これらの課題を解決するため，我々は小説テキスト内の台詞に注目する．小説内には，登場人物の台詞が「」や『』などで記述されており，それらが対になっている部分を登場人物の対話ととられることができる．それらを利用して機械的にコーパス構築ができると考える．本研究では，小説内にある登場人物の台詞とその周辺情報を活用し，大規模な日本語日常対話コーパスの自動構築を目的とする．我々の先行研究[3]では，小説内で連続する台詞を1会話とみなして構築した疑似小説対話コーパスと日本語日常対話コーパス[4]，JpersonaChat[5]を用いて対話モデルを構築し，実際に対話してもらった被験者に，意味的一貫性と表現的一貫性，満足度についてアンケート評価を実施した．評価の結果，疑似小説対話コーパスで学習したモデルは，既存の対話コーパスで学習したモデルと比較して，受け答えの整合性が取れていないといった意味的一貫性が乏しく，また，口調が統一されていないといった表現的一貫性にも欠けるという結果となった．前者の原因として，既存コーパスの1会話に含まれる平均発話数はそれぞれ7.94，12.35発話であるのに対し，疑似小説対話コーパスでは2.94発話とかなり少ないため，学習時に発話応答関係を正しく学習できていない可能性が考えられる．小説内には，台詞と台詞の間に状況や感情などを説明する文（以降，状況説明文）が存在しているため，物理的には連続していないが，発話応答の関係が成立しているものが存在している．これらの台詞を1つの会話として扱うことにより，1会話に含まれる発話数を増やすことが可能である．しかし，発話応答が成り立たない場合や鍵括弧で囲まれているが台詞ではない場合もあるため，単に括弧を手掛かりに台詞をすべて繋げるだけでは，コーパスの品質低下を招く．したがって，状況説明文を挟む台詞間の発話応答関係を判定した上で1会話にまとめる必要がある．そこで本稿では，対象とする台詞と直前の台詞の間に発話応答関係があるか否かを判定する手法について検討する．