本研究は，宿泊施設に関する低評価レビューに対し，定型的で当り障りのない表現を用いずに，レビューワーが苦情を述べている全ての属性について言及した返信を生成することを目的とする．レビュー中の全ての属性に言及するために，レビューを文に分割し，それぞれの文に対して系列変換モデルで返信を生成した後，それらを統合する．系列変換モデルを学習する際には，属性に言及していない返信，定型的な表現が含まれる返信を訓練データからあらかじめ削除する．実験の結果，特に複数の属性を含むレビューに対し，提案手法によって自動生成された返信の品質が向上することを確認した．

宿泊施設のオンライン予約サイトの中には，ユーザがレビューを書き，宿泊施設がそれに対して返信できるサイトも存在する．宿泊施設にとって，大量のレビューに対して返信することの負担は大きいが，低い評価のレビューに対して返信を返さないとユーザの不満が解消されず，宿泊施設の評判を落とすことにつながる．そのため，ユーザのレビューに対する返信を自動生成する技術が求められる．本研究は，宿泊施設に関する低評価レビューに対し，それに対する適切な返信を生成することを目的とする．この際，以下の2つの点に留意する．ひとつは多様な返信の生成である．生成モデルは当たり障りのない一般的な表現を生成する傾向がある[1]が，「申し訳ありません」「ご迷惑をおかけしました」など謝罪を表す定型的な表現を生成するだけでは，ユーザは宿泊施設が事務的な対応をしているという印象を持ち，ユーザの不満が解消されない可能性がある．もう一つは，ユーザが宿泊施設に関する複数の属性に対して不満を表明しているとき，その全ての属性に言及することである．例えば，ユーザが「部屋の清掃」「フロントの対応」の2つの点について苦情を述べているのに，それらに対して言及しない，あるいはどちらか一方にしか言及しない場合，ユーザに不誠実な印象を与える．上記の目的を達成するため，ユーザレビューを入力，返信を出力とする系列変換モデルを学習するが，定型的な表現の抑制やレビュー中の属性に対する網羅的な言及を実現するための手法を探究する．