対話システムのための対話状況を制約とした応答変換の検討

スマートスピーカやパーソナルアシスタントのような，日常的に使われる対話システムが一般的になるつつある．このようなシステムが人間どうしの日常会話に自然に参与できるようになるためには，単に自然な応答ができるだけではなく，対話の目的やシステム自身を含む対話参与者間の関係を正確に理解し，状況に合わせて応答を調整できる必要がある．我々はこれまで，日本語日常会話コーパス(CEJC)[1]に含まれる対話を分析し，日常会話が対話の目的や対話のやり方に相当する7つの因子の組み合わせによって説明でき，かつ状況ごとにそれらの因子の重みが異なることを示した[2]．図1はCEJCに含まれる対話場面の例である．分析では，特に対話形式や対話相手との関係が対話に大きな影響を与えることが示唆された．例えば，家族との雑談においては物語的な会話が多く行われ，同僚や上司との会議においては丁寧さの度合いが高く問題解決を指向した対話が行われる傾向がある．したがって，対話システムは，これらの対話状況を考慮した応答生成を行うことで，より自然にユーザの会話に参与できるଲ࿫ܙࣞ:ࡸ஌৖ॶ:ࣙ୒׈ಊ:ৱࣆଲ࿫ࢂ༫ं͹ؖܐ:Պଔଲ࿫ܙࣞ:༽஌૮஌৖ॶ:ࢬઅ_ͨ͹ଠ׈ಊ:ऀճࢂՅଲ࿫ࢂ༫ं͹ؖܐ:ऀճؖܐ真は公開のためマスキングしたものである．ようになると考えられる．状況に合わせた対話制御に関しては，これまでも様々に検討されてきた．例えば，対話システムライブコンペティションでは2019年よりシチュエーショントラックが開催され，設定された状況の中で適切な対話を行う対話システムが様々に構築されている[3]．UtamiandBickmore[4]は，恋人同士のような親密な間柄に特有の会話現象を考慮した会話が可能なカウンセリング対話システムを構築している．また，対話相手との物理的距離を認識し，適切な距離を保つように調整するシステム[5]や，周囲の環境について対話を行う車載機器用音声対話システム[6]，与えられたシーンに関する受け答えが可能な対話システム[7,8,9]なども検討されている．しかしながら，これらの研究はあらかじめ指定された特定の状況下でシステムが動作することを想定しており，日常会話のように多様に変化する状況の中で，適切に応答を調整する対話システムに関してはほとんど検討されてこなかった．本稿では，何らかの方法で決定されたシステム発話文を，指定された対話の状況に適した発話文へと変換する応答変換手法を検討する．この手法により，発話生成のたびに応答変換を行うことで，逐次変化する対話の状況に合わせた応答が可能となる．近年，文献[10,11,12]などを筆頭に，大規模対話モデルの応答の流暢性と自然性が飛躍的に向上している．したがって，大規模に学習された対話モデルを.対話状況を表すラベルを付与した対話データで適応することで，流暢性と自然性が高く，かつ状況に依存した応答が生成できるようになると期待される．