会話エージェントが人間に代わって語りの聴き手を担うことが期待されている．これらが聴き手として認められるには，傾聴を示す目的で語りに応答する発話である傾聴応答を適切なタイミングで生成することが効果的である．本論文では，傾聴応答タイミングの検出のためのテキストデータの利用について述べる．事前学習済み言語モデルを傾聴応答タイミング検出タスクでﬁne-tuningする前に，テキストへの句読点挿入タスクを中間タスクとして導入する．応答タイミングの検出実験の結果，中間タスクの導入により，特に，傾聴応答のデータ量が十分ではない場合に，モデルが傾聴応答タイミングの特徴を効率的に学習できることを確認した．

日本では，独居高齢者の増加など，社会の個人化が進行し[1]，人が語れる機会が失われつつある．語ることは人間の基本的な欲求であり，語る機会の消失は社会問題といえる．この問題の解決策の1つは，コミュニケーションロボットやスマートスピーカーなどの会話エージェントが，人間に代わって語りの聴き手を担い，話し手に語る機会を提供することである．これらが語りの聴き手として認められるには，「相手の語りに耳を傾けて聴く」という傾聴の態度を示すことが重要である．そのための明示的な手段は，相手の語りに応答することである．以降では，傾聴を示す目的で語りに応答する発話を傾聴応答と呼ぶ．傾聴応答は，語りを聴いていることを伝えるとともに，相手への理解を示す働きを持つ．適切なタイミングで生成できれば，話し手の語る意欲を高めら語り傾聴応答20代の後半に仲良し3人組でええ安い宿を使って軽井沢に行こうと軽井沢にれるものの，不適切なタイミングでの生成は語りを遮ることになり，逆効果になりうる[2]．したがって，語りの聴き手を担う会話エージェントの実現のためには，傾聴応答タイミングを適切に検出できる必要がある．語りと傾聴応答のデータに基づく検出手法の開発が現実的であるが，そのデータの蓄積は必ずしも十分ではなく，その収集も容易ではない．そこで本論文では，傾聴応答タイミングの検出のためのテキストデータの利用の効果を考察する．これまでに，傾聴応答タイミング検出におけるテキストデータ利用の効果が報告されているものの[3]，傾聴応答のデータ量がテキストデータ利用の効果に及ぼす影響は明らかにされていない．そこで本研究では，テキストへの句読点挿入タスクを中間タスク[4,5]として導入し，傾聴応答のデータ量と中間タスク導入の効果との関係を考察する．傾聴応答タイミングの検出実験を実施し，中間タスクの導入によって，特に，傾聴応答のデータ量が十分ではない場合に，傾聴応答タイミングの特徴を効率的に学習できることを確認した．