実際の人々の感想を利用した雑談発話生成

近年，ニューラルネットワークをベースとした発話生成システムの性能が向上している[1,2,3]．しかし，ユーザと話すこと自体が目的である「非タスク指向型対話（雑談）」に関する研究では，システムの応答が受動的であることが指摘されており[4]，場合によっては対話の盛り上がりへの寄与に欠けた応答となることが考えられる．一方で，人同士の雑談では感想を述べる発話が対話の盛り上がりに寄与すること[5]，人はシステムと話すとき，相手に人と同様の振る舞いを期待する傾向があること[6]から，システムから感想を含む発話を生成することで，雑談をさらに盛り上げることができると考えられる．しかし，発話生成システムが適切でない感想発話を生成することにより倫理面や安全性の観点で問題が起きる危険性について指摘されている[7,8]．そこで我々は，倫理面や安全性の問題に配慮しながら自然な感想を発話するシステムを実現するため，実際の人々の感想を利用することを試みる．我々はこれまでに，図1に示すような発話生成システムの構築を目指し，対話の話題とそれに対する実話題＋話題に対する人々の感想長さ2cmの巨大な細菌が発見されました。「2cmでも細菌か」という人がいますね。URL:https://www.xxx長さ2cｍの巨大細菌発見落ち葉に糸状の生物が……概念を覆す発見。…………長さは最大で2cm……それは驚きですね。どうしてそれほど大きくなったのか気になります。https://www.xxxそうですね。これからさらに詳しい研究がされるのが楽しみです。2cmでも細菌か……………さらなる解明も……どう進化したのかなど研究結果に期待したいですね。https://www.xxx実際の人々の感想や意見を組み込み話題提供これからの詳しい研究が楽しみ題に対する人々の感想を外部情報として用いることで，感想を含む発話を生成する．際の人々の感想，対話を組み合わせた「感想付きニュース雑談コーパス」を構築した[9]．本稿では，構築したコーパスを大規模化した上で，学習済の発話生成システムの追加学習を行った．そのシステムに人々の感想や文脈を入力して生成した発話を，感想発話の積極性や雑談の盛り上がりの観点で評価した．評価の結果，文脈のみから次の発話を生成する従来法に比べて文脈に対して自然な発話を生成でき，かつ感想を含む発話を多く生成できることが分かった．加えて，これらのシステムにより生成された発話は，雑談を盛り上げるような発話となっていることが明らかとなった．