本研究では発話の先行文脈を考慮して対話行為を推定する半教師あり学習の手法を提案する．一般に発話の対話行為は文脈に依存するが，教師あり学習によって文脈を考慮したモデルを構築する手法は提案されていたものの，教師なし・半教師あり学習において文脈を考慮することの有効性は十分に検証されていなかった．提案手法では，先行する発話の文脈情報を反映した発話の埋め込みを作成し，クラスタリングやk-NN法に基づいて少数のラベル付き発話からラベルなし発話に対話行為を伝播させる．評価実験の結果，文脈を考慮することで対話行為推定の正解率が向上することを確認した．

対話行為推定とは，対話における発話の対話行為を分類するタスクであり，その実現は対話システムにおける重要な要素技術の一つである．対話行為を推定する際には，発話そのものではなく，その文脈，すなわちその発話に先行する発話の情報が重要な手がかりとなる．多くの対話行為推定の先行研究では，このような文脈情報を考慮したモデルが提案されている．しかし，対話行為のラベルが付与されていないコーパスを用いる教師なし学習や，少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータの両方を用いる半教師あり学習では，文脈の情報はそれほど考慮されていなかった．本研究では，少量の対話行為ラベル付きデータしか存在しないことを仮定し，発話の文脈を考慮して対話行為を推定する手法を提案する．ラベル付き発話とラベルなし発話が与えられたとき，ラベルなし発話の対話行為をそれと類似したラベル付き発話の対話行為から推定し，この処理を漸進的に繰り返す．また，発話間の類似度を計算する際，先行文脈を考慮するいくつかの方法を探究する．JAISTタグ付き自由対話コーパス[1]を用いた評価実験を行い，提案手法の有効性を検証する．