本論文は，ペルソナを含まない対話コーパスから積極的あるいは消極的な性格を持つ自由対話システムを構築する手法について述べる．Twitterから収集された擬似的な発話と応答の組からなるコーパスを用意し，応答の極性を中立，肯定，否定のいずれかに分類し，その分類結果に基づいて発話と応答の組を3つのサブコーパスに分割する．次に，大規模な中立のサブコーパスを用いて対話モデルを学習後，小規模な肯定または否定のサブコーパスを用いて対話モデルを再学習することで，積極的または消極的な応答を返す自由対話システムを獲得する．

自由対話システムは，様々な話題についてユーザと雑談するシステムであり，自然言語処理研究分野における重要な研究課題のひとつである．近年では，ウェブやソーシャルメディアから大量の対話の例を収集し，それを元にユーザの発話に対してシステムの応答を返す系列変換モデルを学習する研究が多い．このようなアプローチは自由対話システムの品質を飛躍的に向上させた一方，応答の個性や一貫性が欠けやすいという問題がある[1]．例えば，自由対話システムと長い時間雑談をすると，システムの性格が変わるような印象を受けたり，少し前の発話と矛盾するような発言をしたりすることがある．これは，自動収集された対話データには様々な性格や個性を持つ不特定多数のユーザの対話が混在していること，多くの先行研究では文脈を考慮せずにユーザの1つの発話に対して応答を生成するシステムを学習するために矛盾を生じる発言が生成されやすいことなどが原因として考えられる．このような問題を解決するために，ペルソナを用いて個性や一貫性を持つ自由対話システムを実現した研究がある[2,3]．ペルソナとはシステムが想定する話者のパーソナリティに関する知識である．あらかじめ用意したペルソナに沿うようにユーザに対話させたデータを用いて対話モデルを学習する研究が多いが，その作成コストの高さが問題となる．また，どのような知識をペルソナとして用意しておくべきかは難しい課題である．本研究は，ペルソナを参照しない方法で個性を有する自由対話システムを学習する手法を提案する．個性には様々なものがあるが，本研究では「積極的な性格」または「消極的な性格」に着目する．積極的な性格を持つ対話システムとは，ユーザの応答に対してそれを支持したり励ますような発言をするシステムを，消極的な性格を持つ対話システムとは，否定したり賛意を示さない発言をするシステムを想定する．例えば，「沖縄旅行に行きたい」というユーザの発話に対し，前者は「いいですね．私も行きたいです．」と応答し，後者は「私は出不精なので行きたくないです．」と応答する．積極的な対話例や消極的な対話例を自動収集し，これを訓練データとして系列変換モデルを学習することで，積極的・消極的な性格を持つ対話システムを実現する．