対話システムは疑問符なしで適切な応答生成できる？–音声対話を目的とした，疑問文に対する応答生成の調査–

スマートフォンやスマートスピーカーの普及に伴い，音声によってデバイス操作することが一般的となってきた．対話システム研究の分野においても自然言語処理の枠を越えて，ロボットやCGエージェントを使って，ユーザとマルチモーダルな音声対話を行うコンペティションが開催されている[1,2,3]が，コンペティションに参加した多くの対話システムは書き言葉コーパスを使って作られている．音声で対話を行う際は，テキストベースの対話にはない難しさが生じる．その中の一つに音声認識されたテキストに句読点や疑問符(以下，“？”)などの記号(約物)が付与されていない問題がある．そのような問題に対処するために約物の自動付与の研究も行われている[4,5,6]．入力文に約物がないと，入力文が平叙文か疑問文か区別できない問題が生じる．音声対話では語尾を上げて疑問を表現することがあり，テキストにすると疑問とわからないことがある．例えば，NLP2023NLP参加する︖はい。します。◯NLP参加する。そうなんだね。×NLP参加する良いですね。×対話システム評価者のため，二番目三番目は不適当な応答となる．に参加するか聞く際，「NLP2023に参加する？」と語尾を上げて疑問として聞くことができるが，音声認識でテキストに起こされると「NLP2023に参加する」となる．疑問であった情報は落ち，テキストベース対話を想定した既存の対話システムは平叙文と認識し，応答生成に失敗する可能性がある．そこで本研究では，対話コンペティションでも主流のテキストベース対話を想定したシステムが，音声認識で得られた，疑問符のない疑問発話にどれだけ頑健か調査する．“？”の有無が応答生成に影響しなければ，音声対話システムを作る際に既存の対話システムをそのまま使用できる．一方，“？”が応答生成に影響すれば，入力文に“？”を付与するなど，システムが疑問とわかる工夫をする必要がある．“？”の影響調査のため，文末が“？”のものとそうでないものを用意し，それらに対し対話システムで応答を生成し，その応答を人手で評価，分析した(図1)．評価・分析の結果として，“？”が対話システムの応答生成に与える影響は大きいことがわかり，またこの問題の解決のために音声情報などテキスト以外の情報が必要であることが示唆された．