\label{section:introduction}近年，ニューラルネットワークをベースとした対話システム（以下，ニューラル対話システム）の発話生成の性能は著しく向上している\cite{brown2020language,ouyang2022training,glaese2022improving}．しかし，ユーザと対話をすること自体が目的である「非タスク指向型対話（雑談）」に関する研究では，ニューラル対話システムが受動的な発話を生成する傾向があるという問題が指摘されているなど\cite{akasaki:naacl2019:conversation-initiation,wu2019proactiveGuideTargetKG,Liao2023ProactiveAgentLLM,Yuan2020passiveMultiHop}，話題や話題に関する情報，感想を積極的に提示する能力に欠けていることが知られている．一方で，人同士の雑談では感想を述べる発話が対話の盛り上がりに寄与すること\cite{tokuhisa:jsai2006:moriagari}，また人がシステムと話すとき相手に人と同様の振る舞いを期待する傾向がある\cite{Nass2000MachinesAM}ことを踏まえると，対話システムが積極的に感想を述べる発話を生成することは，雑談を盛り上げユーザの満足度を高める上で重要と考えられる．こうした背景を踏まえ，感情を表現する対話システムの開発も行われてきた\cite{meguro:collling2010:marcov-dicision}．しかし，話題や相手発話に対して自然かつ共感を得られるような感想の表現は，話題や相手発話の理解に加え，それらから妥当な感想を推測するための常識的知識などの活用が求められる非常に挑戦的な課題と考えられる．実際に，対話システムが適切でない感情発話を生成することにより倫理面や安全性の観点で問題が起きる危険性について指摘されている\cite{Dian/DBLP/exposingProblems,Xu:DBLP:saftyChatbots}．そこで我々は，倫理面や安全性の問題に配慮しながら自然な感想を発話するシステムの実現方法のひとつとして，雑談において扱う話題に対して実際に人によって書かれた適切な意見や感想を外部情報として利用することを試みる．特に，SNSに集まった投稿を人々の感想として利用する具体的な例題として，ニュース記事を引用しているツイートを利用して，そのニュース記事の内容を話題とする雑談をすることを考える．図~\ref{fig:ideal-dialog-type}に，この例題において我々が目標とする対話システムの出力例を示す．図~\ref{fig:ideal-dialog-type}の左側はニュース記事とそれに対する\tweetを，右側はこれらを活用した対話例を示している．図~\ref{fig:ideal-dialog-type}に示すように，\tweetに含まれる感想を対話に取り入れて話題を提供することで，より魅力的で対話の盛り上がりに寄与する発話が生成できると期待している．このような発話生成の実現のためには，発話と発話に関連する外部情報として感想が付与された対話コーパスが有用となるが，現時点では存在しない．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-3ia7f1.pdf}\end{center}\caption{対話システムの全体像．}\label{fig:ideal-dialog-type}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%本論文では，図~\ref{fig:ideal-dialog-type}に示すような対話システムの構築に有用な対話コーパスとして「感想付きニュース雑談コーパス」を構築する．本コーパスの特徴として，話者の一方はシステム役として，発話時に積極的に第三者の感想（ニュースに対する\tweet）を使って発話をし，もう一方の話者はユーザ役として，システム役が提示する話題に興味を持ち，その話題を深く理解しながら対話をしている．さらに，構築した「感想付きニュース雑談コーパス」を用いて，対話文脈に基づいた引用すべき第三者の感想の選択や，選択した感想を組み込んだ発話生成を対話システムに学習させ，生成発話を感想の表現に対する積極性や雑談の盛り上がりの観点で評価する．本論文における我々の貢献は以下の$2$点である．\begin{enumerate}\item「感想付きニュース雑談コーパス」を構築した\footnote{本論文で構築したコーパスは，\url{https://github.com/fukanarita/newschat-with-impression}で公開している．}．具体的には，$47$件のニュース記事に対して，$11,256$発話を含む$1,005$対話を収録したコーパスを構築した．\item\label{generation}構築した「感想付きニュース雑談コーパス」を用いて学習済の対話システムを\finetuningし，\tweetや文脈を入力して生成した発話を，感想の表現に対する積極性や雑談の盛り上がりの観点で評価した．評価の結果，従来法に比べて文脈に対して自然な発話を生成でき，かつ感想を含む発話を多く生成できることが分かった．加えて，これらのシステムにより生成された発話は，雑談を盛り上げるような発話となっていることが明らかとなった．\end{enumerate}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%