対話破綻修復コーパスの収集と分析—ユーザの個人特性とシステムとの関係性を考慮した修復文生成に向けて—

近年，大規模言語モデルの登場により対話システムの応答精度が高まっている[1,2]．しかし，システムが事実に基づかない発話やペルソナと矛盾した発話を生成してしまう問題は未だ起こり得るため，関連研究が進められている[3,4]．このような対話破綻を生じる発話は，ユーザの対話意欲を損ねる恐れがあるため，対話破綻が発生した後には適切に対話の流れを修復する必要がある．しかし，対話破綻後にシステムが対話の流れを修復する研究は少ない[5]．対話破綻を修復する戦略としては，ユーザに謝罪する，ユーザに文を言い換えるように求める，などがある．現状のシステムは自己の破綻を認識したとしても，全てのユーザに対して同様の修復戦略を選択してしまうが，ユーザの個人特性やシステムとの関係性によって適切な修復文が異なる可能性がある．適切な修復文を生成するには，対話破綻後のユーザ発話の傾向を分析し，分析結果に基づきユーザの個人特性やシステムとの関係性を考慮した修復戦略を選択する必要がある．そこで本研究では，その第一歩として，ユーザの個人特性やシステムとの関係性が対話破綻後のユーザの発話の対話行為に影響を及ぼすかを調査する．そのために，まず個人特性と関係性のラベルが付与された対話破綻修復コーパスを作成した（2章）．次に，収集したコーパスを用いて破綻後のユーザ発話の傾向を分析し（3章），破綻後のユーザ発話とシステムの修復発話の関連を確認した（4章）．