サプライザルを用いた対話話題誘導の評価とその分析

対話システムの研究において、対話の中で達成されるべき目標は重要な役割を担ってきた。特に、対話システムがあらかじめ特定の話題や目的を持ち、それに向けて対話を進行させる枠組みは、目標指向対話システム（Target-GuidedConversation）として、タスク指向・非タスク指向の双方で広く研究が進められている。例えばタスク指向の分野においては、商品の推薦や情報提供[1–3]、ユーザの説得[4,5]、対話を通じたユーザ情報の獲得[6]等が行われている。非タスク指向の目標指向対話では、システム自身が話したい話題を持ち、対話の流れを自然に操作しながらその話題へと誘導することが目的とされることが多い[7–14]。これらの研究では、現在の話題から目標話題へ至る話題遷移の系列を設計・推論することに重点が置かれてきた。目標指向対話においては、対話システムが持つ目標とユーザの対話に対するエンゲージメントの双方を考慮しながら対話を進行することが重要とされる[1–6,8,12–16]。ただし、不自然な誘導や話題転換はしばしばユーザエンゲージメント低下の要因となる。ユーザエンゲージメントを損なわないためには、過去の対話文脈に対して自然で、なおかつ徐々にシステムの目的へ向かうようシステム自身の発話を選択していく必要がある。言い換えれば、対話履歴に対して自然で、目標となる話題への誘導が露骨に透けて見えてこない発話選択が必要ということである。本研究では、この課題に対してサプライザル理論[17,18]に着目する。サプライザル理論では、与えられた文脈に対して予測されにくい語や文ほど高いサプライザルを持つとされる。一方で、文脈に対して発話のサプライザルが低いことは、その発話が文脈において自然で予測しやすいことを表す。そのためサプライザル理論は、人間の予測する発話と実際の発話のずれを定量化する指標として利用されている。対話文脈に対して自然な発話は予測されやすく、低いサプライザルを持つ一方で、ユーザの予測から大きく外れた発話は高いサプライザルを持ち、違和感を持たれやすい。本研究では、過去の発話に対し自然で(サプライザルが低く)、対話目標に対する隠蔽性が高い(サプライザルが高い)対話応答選択を実装し、そのユーザ評価を報告する。また、実際に提案法により選択されたシステム発話の性質について分析を行った結果を報告する。