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

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．