語り直しを目的とした大規模言語モデルを用いたStoryIntentionGraphの作成とその評価

人間同士の対話において，お互いの価値観や経験は物語によって表出されることが多い[1]．対話システムにおいても，ユーザが話す物語を適切に理解することで，ユーザの価値観や経験を深く理解し，親密さを持ったやり取りを実現できるようになるとともに，より高度なやり取りも実現できるようになると考えられる．人間同士の対話においても，narrativeは多く見られる[2]．これまで物語の理解には様々な手法が提案されてきた．例えば，イベントを検出し，それらの連鎖として物語を理解する方法が提案されている[3]．Lehnertは，プロットユニットと呼ばれる表現を提案した[4]．プロットユニットでは，話者の感情やイベントの因果関係が表される．Goyalらはプロットユニットの自動抽出を行うシステムAESOPを開発した[5]．本研究が着目するStoryIntentionGraph(SIG)はElsonによって提案された物語の表現である[6]．SIGでは，物語において重要とされる，登場人物，行動，意図・動機に焦点を当て，これらをグラフ構造として表す．本研究では，物語の要素を網羅的に扱うことができると考えられるSIGに着目し，物語文からSIGを自動作成することを試みる．この生成には大規模言語モデルを利用する．物語の構造が得られれば，様々な応用が可能である．一つは物語の要約であるが，その他の用途として，語り直しが挙げられる[7]．語り直しとは，同じ物語に対し，内容は失われないように物語の方向性や印象を変化させた物語を出力させることを指す．たとえば，自身の経験などを踏まえたうえで，再構成して語ることなども含まれる．語り直しは，相手の物語の深い理解を表出することに有用であり，聞き役となるエージェントやカウンセリングを行うエージェント[8]など，相手の発話を理解する対話システムにとって重要である．そこで，本研究では，SIGの自動生成に加えて，SIGから語り直しの生成についても取り組む．