近年深層学習を利用した対話システムが注目を集めており，大規模データを活用する対話研究が活発に行われている\cite{adiwardana2020humanlike,smith-etal-2020-put}．現在主流の対話システムは大規模データをもとにして入力発話に対して尤もらしい応答を出力するように学習を行う．しかし，同じ入力発話であっても相手の発話意図によって応答すべき内容は異なる．つまり，対話システムは話者の意図を理解・解釈した上でその解釈した結果に応じて発話を行うべきであると考えられる．本研究では話者の意図理解に向けて，対話中の話者内部状態を取り扱い，以下の2つの課題に取り組む．\begin{enumerate}\item話者内部状態のモデル化\item話者内部状態を踏まえた応答変更\end{enumerate}一般に現実の対話ではたとえ雑談であっても「対話を通して情報を伝達する」や「相手に何らかの影響を与える」などの一定の目的がある．そしてその一貫した目的のもと，複数ターンのやり取りの中で情報が授受されることが自然である．つまり，話者内部状態のモデル化の際には複数ターンのやり取りがあり，かつ対話の目的がその中で一貫している対話データが必要になる．ただ，人間同士の対話は互いの意図が交錯するため，内部状態の分析・モデル化の題材にするのは難しい．一方，近年の深層学習による対話システムと人間の対話は一問一答レベルでは適切な応答ができるものの，複数ターンの対話になると多くの課題が表出する上，その対話には一貫した目的が存在しない場合がほとんどである．そうした背景から本研究では，映画推薦をドメインとするルールベースの対話システムを構築し，対話システムと人間との目的の一貫した複数ターンの対話データの収集を行う．本研究の全体の流れを図\ref{fig:flowchart}に示す．収集した対話データの分析に基づいて，対話中の話者内部状態を以下の3つの軸でモデル化する．\begin{itemize}\item\textbf{知識}：話題に関する知識があるかどうか\item\textbf{興味}：話題への興味があるかどうか\item\textbf{対話意欲}：対話に対して積極的に参加しているかどうか\end{itemize}話者の知識や興味を理解することで適切な情報提供や話題変更を行える．また，対話意欲を考慮することで，例えばユーザの対話意欲が高い場合は聞き役に徹するようにするなど，対話システムが適切な振る舞いができるようになる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{28-1ia5f1.pdf}\end{center}\caption{本研究の流れ}\label{fig:flowchart}\vspace{-0.5\Cvs}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%モデル化した話者内部状態を収集した対話データにアノテートし，これを学習データとして話者内部状態の自動推定を行った．その結果，いずれの内部状態においても7値スケールで$\pm1$のずれを許した場合，約80〜85\%と高い推定精度を達成した．また，話者内部状態の自動推定結果に応じた対話システムの応答の変更にも取り組む．具体的には，知識，興味，対話意欲のそれぞれについてその有無に応じた応答変更のルールを追加で用意する．話者内部状態を自動で推定し，その推定結果に応じて応答変更を行った場合にシステム発話の自然さが向上することを，対話単位での評価と発話単位での評価の両方で確認した．本研究の貢献は以下の2点である．\begin{itemize}\item発話ごとにユーザ内部状態（知識，興味，対話意欲）を付与した1万発話規模のテキスト対話コーパスを構築した．\itemユーザ内部状態を自動推定し，その推定結果に応じてシステム発話を変更することの有効性を実証的に示した．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%