エントレインメントした応答をするべきかを予測モ人間と人間の会話では，エントレインメントと呼デルによって学習し，“理想的”なエントレインメンばれる対話の進行に従って話し方が同調する現象ト度合いをもたらすような応答を自動決定する手法がしばしば発生する．著者らは直近の研究で，対話を提案した．提案したリランキング手法が主観評価文脈に対して理想的なエントレインメント度合いを顕著に悪化させることなく応答のエントレインメを自動決定し，それに基づきニューラル雑談対話ントを制御することが可能であることを示した．一モデルの応答リランキングをする手法を提案した．方で，この研究で用いた単語分散表現に基づく尺度本研究ではこの枠組みに基づき，新たにBERTScoreだけではエントレインメント現象を十分に捉えられに基づくエントレイメント尺度を提案する．また，ず，対話システムの応答生成に利用するための十分従来研究で提案したエントレインメント尺度と本な情報量を持っていない可能性が示唆された．研究で提案したエントレイメント尺度に基づいて，言語的なエントレインメント分析における先行研ニューラル雑談対話モデルの応答リランキングを行究では，様々なエントレインメント尺度が提案されう．また，このリランキング結果に対する自動評価ている．Nenkovaらは対話コーパス内の頻出単語にを行う．着目し，2名の話者によるそれらの利用傾向に基づくエントレインメント尺度を提案した[7]．しかし，

頻出単語のみに着目した尺度では，単語の意味や統エントレインメントは，収束やアラインメントと語構造などの複数の側面を捉えきれない可能性がも呼ばれ，対話における話者間の話し方が対話の進あった．そこで，Nasirらは単語分散表現の類似度に行に従い類似する現象を指す．この現象は，語彙基づく尺度を新たに提案した[8]．2つの対話コーパ[1]，統語構造[2]，文体[3]，韻律[4]，ターンテイキスを用いた分析実験の結果，bag-of-wordsに基づくング[5]，対話行為[6]など，対話における様々な要エントレイメント尺度と比べ，単語分散表現に基づ素で観測される．エントレインメントは，対話のタく尺度が対人行動情報を把握するために有用であるスク成功率や自然性，対話意欲と相関することが報ことが示された．なおNasirらは深層学習による文告されており，エントレインメントの分析[7,8]を脈埋め込み表現を用いた尺度の可能性に言及してい通して対話システムの性能や対話の質を評価する試た．その方向性の研究として，BidirectionalEncoderみが行われている．また，エントレインメントを考RepresentationsfromTransformers(BERT)[13]によっ慮して，対話システムの応答選択・応答生成を制御て埋め込まれた文ベクトルの相関に基づくエントレする試みもある[9,10,11]．イメント尺度がLiuらにより提案されている[14]．著者らは直近の研究で，対話文脈に対する応答の本研究では，著者らが直近に提案した単語分散表エントレインメント予測モデルを構築し[12]，それ現に基づくエントレイメントスコアを用いたリランに基づきニューラル雑談対話モデルの𝑛-best応答候キング手法に対して，新たにBERTの文脈埋め込み補をリランキングする手法を提案した[11]．この研に基づくエントレインメントスコアを用いることを―1963―.提案する．そして，これらのスコアに基づくリランキング手法で得られた応答の自動評価を比較する．