家族日常対話における計画情報抽出

SiriやAlexaなどの音声アシスタントの家庭への浸透と，大規模言語モデル(LLM)の発展を背景として，日常対話に含まれる計画情報を理解・抽出する技術への関心が高まっている[1,2,3,4]．例えば，メール内容からToDo項目を抽出する手法[5]や，オンラインカレンダーを参照して指定された予定を自動生成する手法[6]など，今後の計画に関わる情報を自動管理する枠組みが提案されており，特に計画に関する話題は，人間同士の対話において頻繁に現れることが指摘されている[7,8]．対話研究においては，日常対話を収集したデータセットが多く提案され[9,10,11]，注釈付けを行うことで対話理解を試みる研究が進められているが[12,13,14]，家庭における日常対話に現れる計画情報をどのように定義し，抽出・評価するかというタスク設計やデータセットは，体系的に整備されているとは言い難い．そこで本研究では，家庭における日常対話に現れる計画情報の抽出を対象とした新たなタスクを提案1）https://github.com/tohoku-nlp/tt-cfcp明⽇はゴミの⽇か？⽉曜⽇だからうん。WhoWhenWhat--明⽇ゴミの⽇し，注釈付き対話データセットを構築・公開する．計画情報抽出タスクは，対話の進行に伴い，発話ごとに計画情報の追加や更新を行う点を特徴とする(図1，表1)．計画情報抽出タスクに対応するデータセットとして，本研究では「Tohoku-Transcosmos家庭内会話計画コーパス」を構築した．本コーパスでは，子どもを含む家庭内の日常対話を対象に音声収録および文字起こしを行い，各対話に対する計画情報リストを整理した上で，タスク定義に基づく発話ごとのリスト操作を人手で注釈付けしている．大規模言語モデルを用いた予備実験の結果，計画情報の抽出において一定程度の性能が確認された一方で，抽出すべき行動の粒度の判断や，子どもによる曖昧表現の解釈が求められる場面では課題が残ることが明らかとなった．