Slackボットによる選好ラベル収集に基づくニュース提示対話のスタイル採択予測

ニュース提供は，新聞や放送による一方向の提示から，WebやSNSを通じた双方向のやり取りへと広がってきた．近年は音声やチャットによる対話形式も一般化し，ニュースについて質問しながら理解を深める利用形態が報告されている[1,2,3]．一方で，ニュースは内容が多様であり，受け手の関心や感情も状況により変化する．同じニュースであっても，事実関係を整理したい場合もあれば，不安や怒りを受け止めてほしい場合もある．また，関連する背景を知りたい，別の視点を知りたいという場合もある．このような違いに対して，システムの返答方針を一つに固定すると，対話の流れに合わない返答が増え，対話が途切れやすくなる．本研究は，ニュース提示対話における返答方針をスタイルとして明示化し，ユーザの発話や直前のやり取りに応じて，どのスタイルが選ばれやすいかを予測する枠組みを構築する．具体的には，Slackボットにより選好ラベル付きの対話ログを収集し，そのデータを用いて複数の予測モデルを構築して比較評価する．あわせて，教師ありデータを継続的に収集するための実装とログ設計を示す．具体的には，1回のターンごとに三つの返答候補を提示し，ユーザが最も適切と感じる候補を選ぶ仕組みを用いる．選好に基づく学習は，人の判断を学習信号として用いる方法として提案されている[4]．本研究は，この考え方をニュース対話のスタイル選択に適用し，収集の実装とログ設計を具体化する．本稿の貢献は次の三点である．第一に，Slack上でユーザの選択を正解ラベルとして記録できる収集基盤を設計し，実運用に近い操作で教師ありデータを得る手順を示す．第二に，ニュース提示対話に必要となる返答方針を三つのスタイルとして整理し，候補提示とラベル付けの単位を明確にする．第三に，収集ログを用いたスタイル採択予測の初期評価を行い，収集データが学習に利用可能であることを示す．