語りに傾聴を示す応答タイミングの検出のためのテキストデータの利用

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．