対話において人間はしばしば自身の要求や意図を直接的に言及せず，間接発話行為と呼ばれる，言外に意図を含んだ間接的な発話によって表現することがある\cite{searle}．人間は対話相手から間接的な応答を受け取ったとき，これまでの対話履歴などの文脈に基づいて言外の意図を推測できる．図~\ref{figure:example}に，レストランの予約に関する対話における間接的な応答と直接的な応答の例を示す．この例ではオペレータの「Aレストランを予約しますか？」という質問に対してユーザは「予算が少ないのですが」と応答している（図中の「間接的な応答」）．この応答は字義通りの意味だけを考慮するとオペレータの質問への直接的な回答にはなっていない．しかし，オペレータは対話履歴を考慮してユーザがAレストランよりも安いレストランを探していると推論し，新たにAレストランよりも安いBレストランを提案している．対話におけるユーザの間接的な発話とそれに示唆された意図（直接的な発話）の関係は，語用論的言い換えの一種である\cite{Fujita-paraphrase}．人間と自然なコミュニケーションを行う対話システムの実現のためには，ユーザの間接的な発話に暗示された意図を推定する語用論的言い換え技術の実現が重要である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{29-1ia4f1.pdf}\end{center}\hangcaption{対話における間接的応答と直接的応答の例．これらの応答は字義通りに解釈すると異なる意味を持つが，この対話履歴上においては言い換え可能な関係にある．}\label{figure:example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%大規模な対話コーパス\cite{li-etal-2017-dailydialog,MultiWoZ2.0,MultiWoZ2.1}と深層学習技術により，近年では対話応答生成\cite{zhao-etal-2020-learning-simple,zhang-etal-2020-dialogpt}や対話状態追跡\cite{SimpleTOD,minTL}など様々なタスクにおいて高い性能を誇るモデルや手法が提案されている．また，最近では語用論的言い換えに関するコーパスもいくつか存在する\cite{Pragst,Louis}．しかし，\citeA{Pragst}らは人工的に生成したコーパスを用いており，多様性や自然さに欠ける．また，\citeA{Louis}の構築したコーパスではYes/No型かつ一問一答型の質問応答対のみを扱うため，それ以外の間接的発話には対応できない．対話応答生成等の対話システム関連技術の分野においては，ユーザの間接的応答に着目した研究は未だに行われていない．語用論的言い換え技術の対話システムへの適用のためには，より複雑かつ自然な語用論的言い換えを含む対話コーパスの構築が必要である．本研究ではより高度な語用論的言い換え技術の開発のために，$71,498$の間接的な応答と直接的な応答の対からなる，対話履歴付きの英語言い換えコーパスDIRECT(DirectandIndirectREsponsesinConversationalText)\footnote{\url{https://github.com/junya-takayama/DIRECT/}}を構築する．間接的な応答は対話履歴のような文脈を伴うことで初めてその意図が解釈できるような応答である．そこで本コーパスは既存のマルチドメイン・マルチターンのタスク指向対話コーパスMultiWoZ\cite{MultiWoZ2.1}を拡張して作成した．我々はMultiWoZの各ユーザ発話に対してクラウドソーシングを用いて「ユーザ発話をより間接的に言い換えた発話」と「ユーザ発話をより直接的に言い換えた発話」の対を収集する．そのため，DIRECTコーパスには元の発話・間接的な発話・直接的な発話の$3$つ組が収録される．本研究ではDIRECTコーパスを用いて，語用論的言い換えの生成・認識能力を評価するための$3$つのベンチマークタスクを設計する．ベースラインとして，最先端の事前学習済み言語モデルであるBERT\cite{BERT}とBART\cite{BART}を用いた性能調査も行う．また，言い換え生成モデルを用いてユーザの入力発話を事前により直接的に言い換えることで，MultiWoZコーパスにおいて対話応答生成の性能が向上することを確認する．本稿の構成を記す．第~\ref{section:related}~章では本研究の関連研究を紹介する．第~\ref{section:direct_corpus}~章ではDIRECTコーパスの構築方法について述べたのち，データ例や統計的な分析結果を基にコーパスの特徴について説明する．第~\ref{section:benchmark}~章ではDIRECTコーパスを用いた$3$つのベンチマークタスクを導入する．第~\ref{section:response_generation}~章では，語用論的言い換えを考慮した対話応答生成モデルを構築し，その性能を評価する．最後に，本研究のまとめを第~\ref{section:conclusion}~章にて述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%