# 雑談対話システムによる繰返し発話の複雑さが ユーザに知覚された共感と対話継続欲求に及ぼす影響

楊潔 ${ }^{1}$ 菊池浩史 ${ }^{1}$ 上垣貴嗣 1 菊池英明 ${ }^{1}$
1 早稲田大学人間科学学術院
youketu@toki.waseda.jp hirofumi.kikuchi@toki.waseda.jp
t-gappy@fuji.waseda.jp kikuchi@waseda.jp

## 概要

日常会話において対話参加者が相手の発話の全部或いは一部を繰り返す現象がよく見られる.また,こ のような繰返し発話はいつも相槌などの要素と共起する. 対話システムによる繰返し発話が単調であ るとユーザをすぐ飽きさせる可能性がある. 本研究 では繰返し発話に伴う要素の数とパターンの種類数を用いて複雑さと定義し, 繰返し発話の複雑さが ユーザに知覚された共感と対話継続欲求に及ぼす影響を検証する. 大学生 5 人を対象として自動生成と Wizard of $\mathrm{Oz}$ 法を併用する対話実験を行った. 繰返乙発話の複雑さを低・中・高の 3 条件に分けてテン プレートを作った. その結果, 中程度の複雑さはユー ザに知覚された共感と対話継続欲求の向上に最も効果がある可能性が示唆された.

## 1 はじめに

情報処理技術の高度化につれて, 対話システムの 開発と普及が目覚ましい. 特に, 雑談対話システムは 高齢者の孤独感解消や教育支援場面における活用が 期待されている. しかし, ユーザが対話システムに飽 きてしまい,システムと継続的に対話する意欲を高 めることが難しいという問題がある [1][2]. この問題 に対し, ユーザの気持ちに共感するような感情表出 モデルが提案されており [3], システムによる共感す るような振る舞いがユーザの対話継続欲求の向上へ の有効性が示唆されている.

対話システムは相槌, 模倣や感情的マッチ ングなどの手法を使って共感的な傾聴を示す [4]. Urakami ら [5] はシステムによる共感表現 showing interests, situational understanding, helping, expressing own feelings, expressing to know what the other feels, taking the other' $\mathrm{s}$ perspective, displaying regard, agreement という9つのカテゴリーに分類し, そのう $ち$ showing interests, situational understanding は積極的 に被験者に認知された. 繰返し発話は興味を示す機能を持っているため, 積極的にユーザに認知される ことが期待できる. また, ユーザの共感を引き起こ すために, 対話システムによる模倣が有効であると 様々な先行研究から示唆されている [6][7][8][9]. 以上の先行研究を踏まえて, 本研究では対話システム による模倣の一つである繰返し発話に着目する。

対話システムによる繰返し発話生成の先行研究に ついて下岡ら [10] と Nishimura ら [11] が挙げられ, いずれも確認のための繰返し発話を扱っている.し かしながら, 先行研究は効率良いタスク達成のため の確認を目的としており, 本研究が目的とする雑談対話における共感向上のための繰返し発話生成に有効とは限らない。

また, 繰返し発話のバリエーションなどの要素が ユーザに知覚された共感 [12] の度合いに影響を及ぼ す. 対話システムによる単純な振る舞いより,いくつ かのパターンの組み合わせのほうがユーザにより効果的に共感を伝える [3][10]. 一方, 「対話相手の話し 方をすべて真似すれば必ずよい印象を与えるという わけではない」[7] という指摘もある. 機械学習の手法による雑談対話システムは繰返し発話を生成する ことは可能である [13] が, 生成された繰返し発話の パターンは学習データに依存し, 必ずしもユーザに 知覚された共感を深めるとはいえない. よって, ユー ザに知覚された共感を深めるために, 対話システム による繰返し発話を生成する際に, 繰返し発話のパ ターンの組み合わせを適切に制御するという課題が 残っている. 本研究では雑談対話システムによる繰返し発話の複雑さとユーザに知覚された共感の度合 いとの関係を明確にしたうえで, ユーザの対話継続欲求の向上を目指す.
表 1 繰返し発話のパターン

## 2 繰返し発話の複雑さ

繰返し発話の複雑さを定義するために, 本研究で は人間同士の雑談対話における繰返し発話を考察 した. 対話コーパスとして著者らの研究室において 作成された新入生対話コーパス (Freshmens Dialogue Corpus, FDC)[14] を使用した. FDC は大学生同士の 1 対 1 の雑談対話コーパスであり, 本稿では非対面対話を分析の対象とした. 一対話あたり約 5 分とし,本稿では 38 対話（時間にして約 230 分）のうち 205 例の繰返し発話を抽出した。

コーパス分析の結果, 繰返し発話が相槌や感動詞 などと共起するケースはすべての繰返し発話の半分以上を占めることがわかった. そこで, 繰返し発話と 共起する言葉を「要素」と呼び, 様々な要素と繰返 し発話の組み合わせを「パターン」と呼ぶ. 要素の 数とパターンの種類数が多いほど, 繰返し発話がよ り複雑であると考えられる。

FDC より繰返し発話のパターンの集計結果の一部 を表 1 に示す。

## 3 対話実験

本研究では 2 章で得たコーパス分析の結果をもと に,テキストによる対話実験を行った.

## 3.1 目的と仮説

本実験では，繰返し発話の複雑さがユーザに知覚 された共感と対話継続欲求に及ぼす影響の検証を目的とする。

上記の目的を達成するために，以下の 2 つの仮説 を立てた。

仮説 1: 繰返し発話の複雑さは中程度の時に, ユーザ に知覚された共感の度合いが最も高い。

仮説 2: 繰返し発話の複雑さは中程度の時に, ユーザ の対話継続欲求が最も高い.

## 3.2 実験概要

本実験では, 雑談対話システム ILYS aoba bot[13] を使用し, Zoomを用いて遠隔対面の環境で実施し

図 1 対話実験の様子

た. なお,対話破綻の回避や繰返し発話の複雑さを制御するために, ILYS aoba bot による応答の自動生成 と WOZ 法のハイブリッドで実験を実施した. 被験者は大学生 5 人であった. 繰返し発話の複雑さの程度によって, 実験の条件を低程度 (0 要素 1 パター ン)・中程度 (1 要素 3 パターン)・高程度 (2 要素 3 パ ターン) に分けた. 被験者は 1 回練習した後で, すべ ての条件の対話実験に参加した. なお, 3 つの条件の 順番は被験者ごとにランダムとなる. 実験の様子を 図 1 に示す。

## 3.3 実験用の雑談対話システム

雑談対話システム ILYS aoba bot は大規模ニューラ ル応答生成モデルとルールベース応答を統合した対話システムである. 本実験では公開されている ILYS aoba bot 9 pre-trained モデルを使用し, それにオリジ ナルのルールを適応した. なお, 初対面の人間同士の 雑談対話によく見られる「趣味」[15] の話題にした.

## 3.4 繰返し発話の複雑さの制御

本実験では FDC によく見られた繰返し発話のパ ターンを選定した. 選定したパターンに基づいて 作った繰返し発話のテンプレートを表 2 に示す. な お, 繰返し発話の制御は複雑さの程度によって 3 条件 (複雑さ低・中・高) に分けている. 中程度の複雑 さと高程度の複雑さ条件において, 繰返し発話のパ ターンを等確率でランダムに生成する.

## 3.5 ハイブリッドによる実験方法

現状の雑談対話システムはまだ成熟していなく,対話破綻が多いと印象評価に影響を及ぼす懸念があ るため, 本実験では雑談対話システムによる応答の 自動生成と WOZ 法のハイブリッドで行った. また,対話システムとの対話を続けるために, 東中ら [16]
表 2 複雑さの程度に応じる繰返し発話のテンプレート 条件制御 テンプレート

低 $0 \mathrm{E} 1 \mathrm{PR}$

$
\text { R "ですね" }
$

中

"あ", R

高2E3P \{"あ", "お"\}, R\{"ね", "ですね", "か"\} \{"そうですか", "なるほど"\}, R\{"ね", "ですね", "か"\}

(E=element, 要素. テンプレートのうち,「"そうですか"」を一つの 要素と呼ぶ. $\mathrm{P}=$ pattern, パターン. 要素と繰返し発話の組み合わせ の種類. テンプレートのうち，「R"ですね"」を一つのパターンと 呼ぶ. $\mathrm{R}=$ 繰返し発話)

表 3 対話ログ

発話者発話

SYS こんにちは。あなたの趣味はなんですか。 USER 食べ物です

SYS "あー"、食べ物。どのような食べ物が好きですか？ USER たこ焼きが好きです

SYS たこ焼き"ですね"。たこ焼きの具はなんですか？ USER たこ焼きの具はたこです

(赤字は繰返し発話である。""の中はテンプレートに応じて生成 した内容である。)

を参考にしてガイドラインを作成して被験者に教示 した.

対話システムより「こんにちは. あなたの趣味は なんですか.」と発話してから, システムによる終了 の発話をするまで, 被験者は対話システムとの対話 が続く.なお, 開始と終了の発話を除いて, システム は計 16 発話程度を生成し, そのうち被験者の発話に 応じて 8 回繰返し発話をする. システム制御の流れ は下記のとおりである.

1. 被験者発話に対して, ILYS aoba bot による五つ の発話候補を生成する.(自動生成)

2. 五つの候補のうち, 実験者が最も適切だと思う 応答を選ぶ. (WOZ 法)

3. 実験者は繰返し発話をするかどうかを決める. (WOZ 法)

4. 繰返し発話をしない場合, 2) で選んだ応答を被験者に返事する。

繰返し発話をする場合, 実験者が被験者の発話 のうち繰返す言葉を入力し (WOZ 法), 対話シス テムはテンプレートに従って繰返し発話を生成 する (自動生成).

対話ログを表 3 に示す.表 4 評価結果

Subject A Subject B Subject C Subject D Subject E

$1 \mathrm{~m} \mathrm{~h} \quad 1 \quad \mathrm{~m} \mathrm{~h} \quad 1 \quad \mathrm{~m} \mathrm{~h} \quad 1 \quad \mathrm{~m} \mathrm{~h} \quad 1 \mathrm{~m} \mathrm{~h}$項目 $1506344 \quad 354633 \quad 625048 \quad 375146 \quad 535750$ $\begin{array}{lllllllllllllll}\text { 項目 } 24 & 5 & 3 & 2 & 4 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 4 & 1 & 4 & 4 & 4\end{array}$

( $\mathrm{l}=$ 低程度の複雑さ, $\mathrm{m}=$ 中程度の複雑さ, $\mathrm{h}=$ 高程度の複雑さ.赤字は中程度の複雑さ条件が他の条件よりも高く評価されたス コアである.)

## 3.6 印象評価

一回の対話ごとに下記 3 つの項目に対する評価を 行った. 知覚された共感尺度とは相手は私を理解し てくれたという実感の程度を測定する尺度であり， カウンセリング場面で使われている [17][18]. 知覚さ れた共感尺度はさらに 16 項目によって構成されて おり, 本実験ではそのうちカウンセリング場面に特化する項目 3 つを削除し, 残り 13 項目を使用した.知覚された共感の程度は 6 段階 (1:全くあてはまら ない, 6:大変よくあてはまる), 対話継続欲求 1 と対話継続欲求 2 は 5 段階で評価を行なった 1 : 全くそう 思わない，5：全くそう思う).

1. 知覚された共感の程度 : 知覚された共感尺度に よって評価する。

2. 対話継続欲求 1 : この対話システムとの対話を もっと継続したい.

3. 対話継続欲求 2 ：またこの対話システムと対話 したい.

## 4 結果と考察

被験者 5 人の評価結果を表 4 に示す.この結果か ら, 中程度の複雑さ条件を他の条件より高く評価し た人数は, 項目 1 について 4 人, 項目 2 について 3 人,項目 3 について 3 人であり, 中程度の複雑さ条件が 他の条件より効果的である可能性が示唆された.

項目 1 と項目 3 で中程度の複雑さ条件を最も高く 評価しなかったのは同じ被験者 A である. 対話実験 が始まるまえに被験者の属性として情動的共感性 [19] を調査した. その結果, 被験者 A の共感性は 5 人 のうち最も高いことがわかった. 以上のことより, 共感性の高い人に対して, 繰返し発話の複雑さの変化 は知覚された共感と対話継続欲求への影響が少ない 可能性があると考えられる.

また, 被験者 B と $\mathrm{C}$ は項目 2 に対してすべての条件で同じ評価をした. 今回の対話実験は 1 対話にお いてシステムと被験者ともに 16 発話程度をし, 40 分

ほどかかった. 被験者は対話システムとの対話内容 を考えすぎ, 普段の雑談対話より負担が重くなった ため,システムによる繰返し発話にあまり気づかな かった可能性も考えられる.

## 5 結論と今後の課題

本研究では人間同士の雑談対話における繰返し 発話を考察し，その結果をもとに対話システムによ る繰返し発話の複雑さを制御し対話実験を行った.実験の結果, 繰り返し発話の複雑さが中程度のとき, ユーザの知覚された共感と対話継続欲求を効果的に 高める可能性が示唆された. しかし, 三つの条件で対話する順番が印象評価へ及ぼす影響も懸念し, 今後被験者を増やしてさらに追加実験を行う必要があ る. また, 雑談対話システムと WOZ 法のハイブリッ ドで実施する方法を改善し, 音声による対話実験も 今後の課題とする. 最後に, 繰返し発話の複雑さを連続値として扱い,ユーザに知覚された共感と対話継続欲求を高めるために最も適切な複雑さの度合いを 探求する予定である.

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 (課題番号 JP19H01577) の 助成を受けたものである. また, 実験にご協力してい ただいた被験者の皆様に感謝申し上げる。

## 参考文献

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