傾聴態度を示す応答の生成における表出可能な応答種類の推定とその利用

人間の基本的な欲求の1つに語ることがある．語るには聴き手が必要だが，コロナ禍におけるリモートワークの普及などによる社会の個人化および高齢化の進む現代においては，聴き手不在の状況が増加している．そこで，人の代わりに会話エージェントが聴く役割を担うことが考えられる．しかし，多くの場合，会話エージェントは人の語りを聴いている間は無反応であり，聴き手としての役割を十分に果たせていない．会話エージェントが語りの聴き手として認められるには，語りを傾聴していることを語り手に伝達する機能を備えることが必要となる．このための明示的な手段は語りに応答することであり，傾聴を示す目的で発話する応答，すなわち傾聴応答の表出が有力である．傾聴応答を生成するためには，発話と応答をペアにしたデータを用いて応答生成モデルを学習することが考えられる．しかし一般に，傾聴応答にはその役割に応じて複数の種類があり，ある発話に対する適切な傾聴応答は必ずしも1つではない．また，そのようにして学習したモデルでは，どのような発話に対しても表出可能な汎用的な応答が生成されやすいという問題もある[1]．そこで本論文では，ある発話に対して多様な応答を生成する手法を提案する．まず，発話に対して表出可能な応答の種類をマルチラベル分類によって推定する．次に，発話と推定した応答種類を用いて応答表現を生成する．傾聴応答を収集したデータを用いた実験を実施し，表出可能な応答種類を推定し応答生成に用いることの効果を確認した．