発話の交換を考慮した対話システムにおけるユーザ感情推定手法の検討

非タスク指向対話システムは目標が明確でないため，システムの性能を評価することが難しい．システムの究極の目標はユーザの満足であるため，対話におけるユーザの感情遷移が重要な指針となる．そこで我々は，対話システムと人との対話の様子を収めたマルチモーダルコーパスを使用し，システム発話に対するユーザの感情推定モデルを構築している．本発表では，その際に1つの発話のみでなく，どれだけ過去の発話が重要であるか検討した結果を報告する．具体的には，心象アノテーションと発話の書き起こしを用いてBERTモデルをFine-tuningした．実験の結果，システム発話とユーザ発話との対に加えて１つ過去のユーザ発話まで考慮することで，最高0.89のF1スコアを達成した．