# 言語特徴量導入によるソーシャルスキルレベル推定の性能向上

佐賀健志
奈良先端科学技術大学院大学
saga.takeshi.sn0@is.naist.jp
岩坂英巳
奈良県立医科大学精神医学講座
iwasaka@heartland.or.jp

## 1 はじめに

ソーシャルスキルは他者とのコミュニケーションに おいて重要な要素のひとつである。通常、私たちは幼少期にこれらのスキルを習得するが、自閉症スペクト ラム症候群（ASD）や統合失調症などの影響で大人に なってから困難に直面する人もいる [1]。ほとんどの 日常生活はいくつかのソーシャルスキルの複合的な応用を必要とするため、そのようなスキルがなければ日常生活は非常に難しいものとなる。

この難しさを軽減する方法のひとつとして、ソー シャルスキルトレーニング（SST）がある。Bellack ら によるとSST は「条件付き反射療法」と「相互抑制に よる心理療法」、「社会的学習理論」に基づいており、様々な分野で広く使用されてきた $[2,3,4,5,6]$ 。また、 SST は特定の疾患だけを対象としているわけではない ため、精神疾患を抱える人だけではなく、ソーシャル スキルに悩みを抱える健常者でもソーシャルスキル レベル向上の効果が期待できる点も特徴のひとつで ある。

SST は一般的な手法になりつつあるが、効果的な SST を行えるようになるまでのトレーニングのハード ルの高さなどの理由によりセラピストの数が不足して いるため、受けたいと思った人がすぐには受けられな いのが現状である [7]。この状況を改善するために、先行研究においてSST 自動化が提案されてきた。

一般的な SST は「苦手スキルの明確化」「練習スキ ルの選択」「いい例と悪い例を見る」「ロールプレイ」「評価」「フィードバック」の順で行われる。SST の 効果を最大化するためには「苦手スキルの明確化」 が特に重要である。人対人のSSTにおいてこの段階 は口頭のコミュニケーションにおいて行われるが、現状の自動対話エージェントでの実現はまだまだ難田中宏季

奈良先端科学技術大学院大学

hiroki-tan@is.naist.jp

中村哲

奈良先端科学技術大学院大学

s-nakamura@is.naist.jp

しい。そのため著者らは先行研究において、マルチ モーダル特徴量を入力として解釈性の高い線形回帰を 用いてきた $[8,9]$ 。本稿では既存手法に言語特徵量と して BERT 埋込類似性（単語間-内容語間-文間）、 Word2Vec 埋込類似性（単語間-内容語間-文間）、 フィラー・代名詞・接続詞割合、隣接文間内容語一致割合を加え、特徴量選択を行うことでソーシャルスキ ルレベル推定性能の向上を目指す。

## 2 先行研究

先行研究において、誰でもSSTを利用できるような 環境実現を目指し、いくつかの仮想エージェントによ る自動化が提案されている。

Tanaka らは仮想エージェントによるマルチモー ダル対話システムを使用して、SST の自動化を試み た [10]。彼らの研究では、ユーザのスピーキングスキ ル向上を目的に設定し、スピーキングレベルを測定す るための評価指標としてスピーキングスキルスコアを 用いている。このスコアは経験豊富な数人のセラピス トによってつけられた点数の平均值で、ユーザのソー シャルスキルレベルの推定モデルを学習させる際の正解ラベルとして用いられた。しかし、このスコアはセ ラピストの主観に基づいているため、個人のバイアス がかかっている可能性を含んでいる。

Voleti らは Social Skills Performance Assessment (SSPA) タスクにおいて撮影された動画から書き 起こされたテキストのみを用いて、SSPA スコアを相関係数 0.752 で予測できることを示した [11]。しか し、使用したデータの SSPA スコアは 1 人のアノテー タの主観に基づいているため、Tanaka らの場合と同様 の問題を含む可能性が存在する。

これらの問題を解決するために本研究ではセラピス トの主観に依存しない評価指標、対人応答性尺度に基

づいてモデルの学習・性能評価を行った。

## 3 対人応答性尺度 (SRS-2)

対人応答性尺度（SRS-2）は、65 項目の質問で構成 される評価指標である。SRS-2 は元々、自閉症スペク トラム障害（ASD）を潜在的に抱えている人を評価す るために設計されたが、統合失調症などの精神疾患を 区別することもできることが報告されている [12]。ま た、健康な人々を対象とした実験においても被験者の ASD 傾向を判別できることが確認されているため、本尺度は信頼性の高い総合的評価指標として使用でき ると期待される。他者評定版と自己評定版が存在する が、本研究では自己評定版を使用した。

本研究では、SRS-2 の「総合スコア」とその治療下位尺度である「社会的コミュニケーション（65 項目の うち 22 項目)」を学習時の目的変数として利用した。 SRS-2 の総合スコアには、純粋なコミュニケーション スキルだけではなく生活スタイルなどに関する項目も 含まれるため、ユーザのソーシャルコミュニケーショ ンスキルをより明確に示している社会的コミュニケー ションスコアも使用することとした。

社会的コミュニケーションスコアと総合スコアは、相関係数 0.92 と高い相関であった。その一方で、先行研究で使用されていたセラピストの主観評価値 であるスピーキングスコアとの相関係数は、それぞ れ-0. 19 と-0.29 という弱い負の相関であった [13]。ま た、SRS-2 は ASD 傾向を評価する目的で開発された ため、SRS スコアが高い人ほどソーシャルスキルレべ ルは低いことを意味する点に注意が必要である。

## 4 マルチモーダル特徵量

ソーシャルスキルは発言内容だけではなく表情や声 の抑揚などの複合的な要素によって構成されているた め、本研究では機械学習モデルへの入力としてマルチ モーダル特徴量を使用する。基本的な特徵量は先行研究の特徴量セットをべースとし、言語特徵量を新しい ものに入れ替えた。

## 4.1 音声・画像特徴量

先行研究と同様に、28 項目の音声特徴量と 26 項目 の画像特徴量を使用している [9]。28 項目の音声特徴量は類似タスクである自動面接評価システムに使用さ れていたものを応用したものである $[14]^{11}$ 。


表 1 言語特徴量

## 4.2 言語特徵量

先行研究の入力特徴量において、音声特徴量 ・画像特徴量の数に比べて言語特徴量の数が少なかったた め、予測に必要な言語情報を十分に抽出できていない 可能性があった [9]。その問題を解決するため、アル ツハイマー病の検出に使用されていた言語特徴量を参考に表 1 に示した特徴量を導入した [15]。元論文では Word2 Vec 埋め込みに基づいた隣接発話間コサイン類似度の平均・最大・最小値を特徴量の一部として用い ていたが、本研究では埋め込みを BERT 由来のもの に、発話間類似度を文間・単語間 - 内容語間類似度に 拡張している。

具体的な特徴量の算出方法は以下の通りである。実装にあたり BERT 埋込の算出には Transformers ライブ ラリの Whole-word-masking で事前学習された日本語 BERT モデルを使用し、Word2 Vec 埋込算出には chiVe を使用している $[16,17,18]$ 。

## 4.2.1 BERT word、 w2v word

まず、BERTと Word2Vecによって各単語に対する 埋込ベクトル（単語レベル埋込）を算出する。その 後、隣接単語間でコサイン類似度を計算する。それら 類似度を発話テキスト全体の総単語数で平均すること でこれらの特徴量は算出された。

## 4.2.2 BERT_cont、w2v_cont

まず、BERTと Word2Vecによって各内容語に対す る埋込ベクトル（内容語レベル埋込）を算出する。事前学習済み BERTでは、前処理で入力文が Subword に 分割されるため、そのままでは内容語と BERT 埋込べ クトルとの対応が取れない。そのため、形態素解析
器 Sudachi で分かち書きされた単語と BERT-tokenizer で分割された sub-word で文字レベル一致度を算出し、内容語に対して 0.25 を超えたものを内容語 BERT 埋込ベクトルとして使用した [19]。そして、隣接内容語間でコサイン類似度を計算し、それらを発話テキスト 全体の総内容語数で平均することでこれらの特徴量は 算出された。

## 4.2.3 BERT_sent、w2v_sent

単語レベル埋込の隣接単語間コサイン類似度を算出後、各文に含まれる総単語数で平均をとる（文レベル 類似度)。それら文レベル類似度を発話テキスト全体 の総文数で平均することでこれらの特徴量は算出さ れた。

## 4.2.4 Conj\%、Filler\%、Pronoun\%

まず、Sudachi によって文を単語に分割した後、原型に戻す。その後、発話テキスト全体における総単語数に対する接続詞・フィラー・代名詞の割合を算出す ることでこれら特徴量は得られた。

## 4.2.5 Neighbor_cont

まず、Sudachiによって文を単語に分割した後、原型に戻す。その後、隣接文間での内容語の一致割合を 算出することでこれら特徴量は算出された。

## 5 実験

## 5.1 学習データ

学習データには、先行研究によって得られた日本語 の 1 分間スピーキングビデオを使用した [13]。まず、被験者はノートパソコンの画面を介して MMDAgent (http://www.mmdagent.jp/) で作成された仮想エー ジェントに対して、最近あったうれしかった出来事に ついて 1 分間話す。被験者が話している間、被験者の 顔の映像と声が記録され、後日、アノテータによっ てテキストに書き起こされた。1分間の発話終了後、 SRS 質問紙を用いて、被験者の生活スタイルやコミュ ニケーションスタイルなどについて記入してもらっ た。以上のような手順によって 27 人の健康な被験者 のデータセットは作成された。うち 1 名のデータにて 特徴量抽出における外れ値が確認されたため、それを 除外した 26 名のデータを今回は使用している。

## 5.2 相関分析

まず、各特徵量と SRS との間の関連性を調べるた めに相関分析を行った。その結果を表 2 に示す。こ こでSRS は総合スコア、Com は社会的コミュニケー ションスコアを示している。いずれの特徴量におい ても、SRS スコアとの有意な相関は見られていない ( $>>0.05$ )。

単語レベルの BERT_word や内容語レベルの BERT_cont、Filler\%で比較的高い正の相関が確認でき る。その一方で単語レべルの $\mathrm{w} 2 \mathrm{v} \_$word は比較的強い 負の相関を示しており、BERTを用いた特徴量とは異 なる言語的特徴を取得している可能性が示唆される結果となった。

## 5.3 特徵量選択

一般に線形回帰のような単純な機械学習モデルに対 して特徴量選択を行うことで推定精度が向上するこ とが知られている。本研究でもそれに倣い、各特徴量と SRS スコアの Pearson 相関係数に基づいた Filter Method によって特徴量選択を行った後、線形回帰で SRS スコア予測を試みた。先行研究において 10 個の 特徴量で線形回帰を行っていたため、それに倣い本研究では上位 10 個の特徴量選択を行うこととした [10]。提案手法に対する特徴量選択によって選ばれた特徴量 を表 4 に示す。また、特徵量選択を行う場合と行わな かった場合の特徴量セットを用いた線形回帰による予測結果を表 3 に示す。ここでRMSE は真値と予測値 のずれを表す二乗平均平方根誤差、Correl は Pearson 相関係数を示している。比較のために従来手法に対し て同様の操作を行った場合の結果も示している [9]。

表 4 特徴量選択結果（上位 10 個）

特徴量選択をしなかった場合、いずれの指標におい ても性能が低下する結果となった。その一方で特徴量選択を行った場合、総合スコア予測において性能が向上し、今回試した全ての手法の中で最も高い相関と低 いRMSE を達成した。参考までに特徴量選択後の提案手法で SRS 総合スコアを予測した場合の真值と予測值の散布図を図 1 に示す。

## 6 考察

相関分析において Filler\%が比較的高い正の相関を 示しており、ソーシャルスキルと関連している特徴量 である可能性が示された。先行研究のスピーキングス コア予測でもフィラーは重要特徴量として挙げられて おり、今回の結果によって SRS スコア予測でも同様 のことが言えることがわかった [10]。

表 3 において相関係数が向上していることから、特徵量選択が推定性能の向上に大きく寄与していること が確認できる。特に、SRS 総合スコア予測においては 提案手法に対して特徴量選択を行った場合が最も高い 相関係数となっており、有効性が示唆されている。一方で、社会的コミュニケーションスコア予測に関して は、提案手法に特徴量選択をおこなった場合よりも既存手法に対して特徴量選択を行った場合のほうが有効

図 1 提案手法による総合スコア予測 $(\mathrm{r}: 0.76)$

であることが確認された。

表 4 に示されている上位 10 個の選択された特徴量 を比較すると、社会的コミュニケーションスコア予測 を行った場合にのみ、言語特徴量の BERT_cont が現 れていることが確認できる。このことから全体のスコ ア予測には言語的内容が重要ではない可能性が示さ れた。

## 7 おわりに

本研究では既存手法に新たな特徴量を追加し、特徴量選択を行うことで SRS スコア推定性能向上を実現 した。また、特徴量選択の結果、ソーシャルスキルレ ベル推定において重要特徴量となりうる候補が挙げら れた。今後は実例と照らし合わせながらより詳細な分析を行う必要がある。

## 8 謝辞

本研究は、CREST 戦略的創造研究推進事業 (JPMJCR19A5) および JSPS 科研費 (JP17H06101 およ び JP18K11437) の支援を受けて行われたものである。

## 参考文献

[1]Children and Adults with AttentionDeficit/Hyperactivity Disorder. Relationships \& social skills. Accessed August 15, 2020.

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[4]A. Bandura. Principles of behavior modification. Holt, Rinehart and Winston, 1969.

[5]Kim T. Mueser and Alan S. Bellack. Social skills training: Alive and well? Journal of Mental Health, pp. 549-552, 2007.

[6]A. S. Bellack, K. T. Mueser, S. Gingerich, and J. Agresta. Social Skills Training for Schizophrenia: A Step-by-Step Guide. Guilford Press, 2 edition, 2004.

[7]一般社団法人 SST 普及協会. 認定講師. Accessed October $5,2020$.

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[9]佐賀健志, 田中宏季, 岩坂英巳, 中村哲. マルチモーダル 情報を用いたソーシャルスキルの客観的推定. HCG シン ポジウム $2020, p p$. A-7-2. 電子情報通信学会, 2020.

[10]Hiroki Tanaka, Hideki Negoro, Hidemi Iwasaka, and Satoshi Nakamura. Embodied conversational agents for multimodal automated social skills training in people with autism spectrum disorders. PLOS ONE, Vol. 12, No. 8, pp. 1-15, 08 2017.

[11]R.Voleti, S.Woolridge, J.M.Liss, M.Milanovic, C.R.Bowie, and V.Berisha. Objective assessment of social skills using automated language analysis for identification of schizophrenia and bipolar disorder. In Proceedings of INTERSPEECH2O19, pp. 1433-1437, 2019.

[12]MD John N. Constantino and PhD Christian P. Gruber. Social Responsiveness Scale, Second Edition (SRS-2)Back. Western Psychological Services, 2012

[13]H. Tanaka, H. Iwasaka, H. Negoro, and S. Nakamura. Analysis of conversational listening skills toward agent-based social skills training. Journal on Multimodal User Interfaces, Vol. 14, No. 1, pp. 73-82, Mar 2020.

[14]I. Naim, M. I. Tanveer, D. Gildea, and M. E. Hoque. Automated analysis and prediction of job interview performance. IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 9, No. 2, pp. 191-204, April 2018.

[15]A.Balagopalan, B.Eyre, F.Rudzicz, and J.Novikova. To bert or not to bert: Comparing speech and language-based approaches for alzheimers disease detection. In Proceedings of INTERSPEECH2020, pp. 2167-2171, 2020.

[16]Thomas Wolf, Lysandre Debut, Victor Sanh, Julien Chaumond, Clement Delangue, Anthony Moi, Pierric Cistac, Tim Rault, R'emi Louf, Morgan Funtowicz, and Jamie Brew. Huggingface's transformers: State-of-the-art natural lan- guage processing, 2019.

[17]真鍋陽俊, 岡照晃, 海川祥毅, 高岡一馬, 内田佳孝, 浅原正幸. 複数粒度の分割結果に基づく日本語単語分散表現. 言語処理学会第 25 回年次大会 (NLP2019), pp. NLP2019-P8-5. 言語処理学会, 2019.

[18]河村宗一郎, 久本空海, 真鍋陽俊, 高岡一馬, 内田佳孝, 岡照晃,浅原正幸. chive 2.0: Sudachi とnwjc を用いた実用的な日本語単語ベクトルの実現へ向けて. 言語処理学会第 26 回年次大会 (NLP2020), pp. NLP2020-P6-16. 言語処理学会, 2020.

[19]K. Takaoka, S. Hisamoto, N. Kawahara, M. Sakamoto, Y. Uchida, and Y. Matsumoto. Sudachi: a japanese tokenizer for business. In Nicoletta Calzolari (Conference chair), Khalid Choukri, Christopher Cieri, Thierry Declerck, Sara Goggi, Koiti Hasida, Hitoshi Isahara, Bente Maegaard, Joseph Mariani, Hélène Mazo, Asuncion Moreno, Jan Odijk, Stelios Piperidis, and Takenobu Tokunaga, editors, Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Paris, France, may 2018. European Language Resources Association (ELRA).

## A 付録：使用した特徵量一覧

表 A. 1 に使用した特徴量一覧を示す。

表 A. 1 使用した特徵量（上から音声・画像）


 佐賀健志 奈良先端科学技術大学院大学 saga.takeshi.sn0@is.naist.jp 岩坂英巳 奈良県立医科大学精神医学講座 iwasaka@heartland.or.jp  