# 発話者分離学習を用いた対話モデルによる 小学校の授業発話の分析

大西朔永 ${ }^{1}$ 椎名広光 ${ }^{2}$ 保森智彦 3
1 岡山理科大学大学院総合情報研究科 2 岡山理科大学情報理工学部
3 岡山理科大学教育学部
i22ed08bf@ous.jp \{shiina,yasumori\}@ous.ac.jp

## 概要

小学校段階の授業では，教員の説明や促進，質問等の発話と児童の返答が多くあり，一種の対話がな されている。これらの対話から教員の発話の種類や 児童の学びの状況を分析することで，学びに関する 分類を教員へフィードバックすることが可能と考 えられる。自然言語処理分野では，文脈を捉えるこ とが比較的可能となっている BERT の他に，対話 に適したモデルとして対話応答生成で用いられる VHRED やGVT が提案されている. GVT に対して，本研究では発話者ごとの特徴に加えて，対話処理の 内部に反映させる前に対話を事前分類する手法（拡張 GVTSC）を提案し，授業の発話の分析を行う。

## 1 はじめに

日本の小学校の授業では, 教員は児童の状況を見 ながら授業を進めており, 児童は学習状況や意見,感想を発話することが多くあり，対話をしながら授業は進むと考えられる. 教員と児童や児童間では，一種の対話が成り立っており, 授業の理解を促した り示したりする発話や対話を自動的に分析すること ができれば，教員に対して多くのフィードバックが 可能となる. 省察のデジタル化を分析した研究 [1] やシステムによる発話の分析 [2] がある. 日本の教員は省察等の時間が 48 か国で最も短く [3], システ ムによる分析手法の開発は急務である.

一方，自然言語処理分野では，Transformer[4]を 用いた文脈を考慮した言語処理が可能な BERT[5] が提案されている. 対話処理に適したモデルでは,翻訳において用いられる RNN[6] をべースにした Encoder-Decoder モデル [7] を対話応答生成へ応用 した研究 [8] がある. 長い入力系列に対応するた めに階層構造を取り入れた HRED[9] が提案され，
CVAE[10] の手法を取り入れた VHRED[11]では，潜在変数を用いることで応答生成に多様性を与えてい る.また，対話向け CVAE に Transformer を導入し たGVT[12] が提案されている. 我々は発話者ごとの 特徴を考慮するために，発話を発話者ごとに分離し て入力し，発話者ごとの潜在変数を用いるように拡張を行った抬張 GVT モデル [13] を提案している。

本研究では，事前にクラスタリングを用いて発話者の特徴を抽象化する拡張 GVTSC モデルを提案 すると共に，小学校の授業の対話に対して，拡張 GVTSC モデルによる発話の分析を行っている. 具体的には，小学校の算数の授業を録画し，教員と児童の発話に対して文字起こしを行った対話形式のテ キスト情報を分析している。分析には，あらかじめ 授業中の発話に対して学びに関連する複数のラベル を人手で付与した後に，その発話と近い距離にある 発話を提案する拡張 GVTSC を用いて抽出している。

## 2 発話者のクラスタリングを追加し た拡張 GVTSC モデル

対話応答生成には，様々な対話に対しての応答と 成り得る無難な応答を生成するために，応答の多様性が低くなるという課題が存在する [14, 15]. GVT モデルは，Decoder の入力にサンプリングした潜在変数を利用する手法であるが，発話者の特徴を潜在変数で表現し, サンプリングを行うことで, 応答の 多様性をもたらしていると考えられる。しかし，先行研究では潜在変数が生成された応答の一貫性を低下させる傾向があることが示されている [16]. そこ で，発話者ごとの特徴を考慮するために，クラスタ リングを用いて発話者の特徴を抽象化し, Encoder においてその発話者の特徴を加味することで，一貫性と多様性を向上させる. 本研究では，GVT モデ ル及び，話者の分離を行っている拡張GVT モデル

図 1 拡張 GVTSC モデルの構造

に対して，事前に発話者を分類するクラスタリング を追加した 2 種類のモデル（GVTSC，拡張 GVTSC） を提案し，評価を行っている。

拡張 GVTSC モデルの概要を図 1 に示す. 拡張 GVT モデルに対して，発話者の特徴べクトルをク ラスタリングを用いて作成する部分（図 1 の点線部分）を追加し，コンテキストのエンコードにおいて 利用している.

次に，拡張 GVTSC モデルの処理について述べ る. 最初に，発話者の特徵べクトルをクラスタリ ングを用いて作成する、コンテキストは対話を行 う 2 者の発話をまとめたものであり，各発話者ご とに分割することが可能である．そこで，対話の コンテキストを発話者ごとに分割し，発話者ごと に処理を行っている. 発話者ごとの処理は同様で あるため，発話者 1 の場合を述べる. Speaker1 TRS Encoder で発話者 1 のコンテキストをエンコードす る. TRS Encoder では，入力系列の先頭に CLS トー クンを付加しており, Transformerによって出力ベク トルが計算される。発話者 1 のコンテキストのベク トル（Speaker1 Vector）として，CLS トークンのべ クトルを取得する. Speaker1 Vectorに対して，クラ スタリングを行う. 本研究では, クラスタリングに k-Means を使用している. クラスタ数 $\mathrm{k}$ にいては， ハイパーパラメータ同様実験において決定する必要がある. クラスタリングの結果，Speaker1 Vector が属するクラスタを予測し，そのクラスタの中心 ベクトル（Speaker1 Cluster Vector）を取得する. 発話者 2 に対しても，発話者 1 と同様の処理を行い， Speaker2 Cluster Vectorを取得する。ここで，クラス タリングに使用している TRS Encoder は, 応答生成 で訓練している TRS Encoderを共有している．ただ し，クラスタリングの処理では，誤差逆伝搬による 訓練は行われない.対話のコンテキスト全体は, Context TRS Encoder に入力し, 出力ベクトルを得る. コンテキストの エンコードでは，入力系列に発話者ごとのトーク ン（SPK1, SPK2）を追加し, SPK1 に Speaker1 Cluster Vector，SPK2 に Speaker2 Cluster Vector を入力する. また，各発話者ごとにコンテキストを分割し，それ ぞれを各 Speaker TRS Encoder に入力し, 出力べク トルを得る。その際には, Speaker1 TRS Encoder に は入力系列に発話者 1 のトークン（SPK1）を追加 し, Speaker1 Cluster Vectorを入力し，Speaker2 TRS Encoderには入力系列に発話者 2 のトークン (SPK2) を追加し，Speaker2 Cluster Vector を入力する．発話者ごとのコンテキストのエンコードにおいて，各発話者の特徴べクトルを利用することで，より発話者 の特徴を考慮したエンコードを図っている。

事前・事後分布を多層パーセプトロン（MLP）に よって近似した Prior Net $・$ Recognition Net から潜在変数 $z$ をサンプリングする． Prior Net は， Speaker TRS Encoder または, Context TRS Encoder の CLS トーク ンの出力ベクトルを基に，MLP によってコンテキス トのベクトルの平均と分散を推定する。 その平均と 分散に従う正規分布より潜在変数 $z$ をサンプリング する. Recognition Net では，Speaker TRS Encoder と Context TRS Encoder に加えて Response TRS Encoder の CLS トークンの出力ベクトルも用いて，MLPに より対話全体のべクトルの平均と分散を推定する. Prior Net と同様に推定した平均と分散に従う正規分布から潜在変数 $z$ のサンプリングを行う. TRS Encoder の CLS トークンの出力ベクトルは入力全体の表現したべクトルとみなすことができるため, CLS トークンの出力ベクトルから事前・事後分布を 生成し，潜在変数 $z$ をサンプリングしている.

TRS Decoder では，入力系列の先頭の SOS トーク ンに通常の潜在変数に加えて，応答の発話者の潜在変数を入力することで，潜在変数を応答の生成に利用している。この際，TRS Decoder は，学習時には Recognition Net からサンプリングした潜在変数を利用し，生成時には Prior Net からサンプリングした潜在変数を利用する。

拡張 GVTSC モデルは，cをコンテキスト， $c_{\mathrm{s} 1}$ を 発話者 1 のコンテキスト， $c_{\mathrm{s} 2}$ を発話者 2 のコンテ キスト， $x$ を応答， $z$ を潜在変数, $v_{\mathrm{s} 1}$ を発話者 1 のク ラスタベクトル， $v_{\mathrm{s} 2}$ を発話者 2 のクラスタベクト ルとして，下記の ELBO を最大化することでモデル

の最適化を行う.

$
\begin{aligned}
& \mathscr{L}_{E L B O}(x, c) \\
&= \log p(x \mid c) \\
& \geqq \mathbb{E}_{q}\left(z \mid x, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right)\left[\log p\left(x \mid z, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right)\right] \\
&-K L\left(q\left(z \mid x, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \| p\left(z \mid c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right)\right) \\
&-K L\left(s\left(z \mid x, c_{\mathrm{s} 1}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \| r\left(z \mid c_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 1}\right)\right) \\
&-K L\left(s^{\prime}\left(z \mid x, c_{\mathrm{s} 2}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \| r^{\prime}\left(z \mid c_{\mathrm{s} 2}, v_{\mathrm{s} 2}\right)\right)
\end{aligned}
$

ここで，KLは分布間の KL divergence であり，事前分布 $p, r, r^{\prime}$ は，下記の式で定義される.

$
\begin{aligned}
p\left(z \mid c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{p}, \sigma_{p}^{2}\right) \\
r\left(z \mid c_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 1}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{r}, \sigma_{r}^{2}\right) \\
r^{\prime}\left(z \mid c_{\mathrm{s} 2}, v_{\mathrm{s} 2}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{r^{\prime}}, \sigma_{r^{\prime}}^{2}\right)
\end{aligned}
$

ここで，

$
\begin{aligned}
{\left[\mu_{p}, \log \left(\sigma_{p}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{p}\left(c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \\
{\left[\mu_{r}, \log \left(\sigma_{r}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{r}\left(c_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 1}\right) \\
{\left[\mu_{r^{\prime}}, \log \left(\sigma_{r^{\prime}}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{r^{\prime}}\left(c_{\mathrm{s} 2}, v_{\mathrm{s} 2}\right)
\end{aligned}
$

事後分布 $q, s, s^{\prime}$ は，下記の式で定義される.

$
\begin{aligned}
q\left(z \mid x, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{q}, \sigma_{q}^{2}\right) \\
s\left(z \mid x, c_{\mathrm{s} 1}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{s}, \sigma_{s}^{2}\right) \\
s^{\prime}\left(z \mid x, c_{\mathrm{s} 2}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) & \sim \mathcal{N}\left(\mu_{s^{\prime}}, \sigma_{s^{\prime}}^{2}\right)
\end{aligned}
$

ここで,

$
\begin{aligned}
{\left[\mu_{q}, \log \left(\sigma_{q}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{q}\left(x, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \\
{\left[\mu_{s}, \log \left(\sigma_{s}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{s}\left(x, c_{\mathrm{s} 1}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right) \\
{\left[\mu_{s^{\prime}}, \log \left(\sigma_{s^{\prime}}^{2}\right)\right] } & =\operatorname{MLP}_{s^{\prime}}\left(x, c_{\mathrm{s} 2}, c, v_{\mathrm{s} 1}, v_{\mathrm{s} 2}\right)
\end{aligned}
$

また, 学習が進むにつれて Decoder が潜在変数 $z$ の 情報を考慮しなくなる KL vanishing 問題のため，KL アニーリング [17], BoW（Bag-of-Words）loss[10,18] の手法を取り入れている. KLアニーリングは式 1 の KL divergence の値について，学習が進むに連れ て 0 から 1 に線形に増加する重みをつける手法であ る. BoW loss は応答に含まれる単語の集合を潜在変数から推定するサブタスクを追加する手法であり，潜在変数と応答中の単語の関連性を強くすることを 目的としている.

## 3 対話モデルの評価実験

データセットにはおーぷん 2 ちんねる対話コー パス [19]，小学校の授業対話データを用いた. 前処理として SentencePiece を用いてサブワードへの分表 1 各モデルについての自動評価結果

割を行っている.コンテキストの長さについては， 3-turn までの対話応答を評価している. 自動評価手法として，Dist-n[20]を用いて，生成した応答の多様性，BERT Score[21] を用いて参照応答との類似性に ついて評価する。 Dist-Nは，N-gramの総数に対して N-gram の種類数が占める割合を算出し，この比率 が高いほど，多様性が高いことを示す指標である。 BERT Score は，事前学習した BERT の埋め込みを使用して，モデルが生成した応答と参照応答の類似性 を評価する手法である。

各モデルが生成した応答の自動評価結果を表 1 に 示す. GVTSC モデルは，GVT モデルに対して，拡張 GVTSC モデルと同様に発話者のクラスタリング を追加したモデルである.

まず，おーぷん 2 ちゃんねる対話コーパスに よる評価について述べる。なお，クラスタリング （k-Means）のクラスタ数は，予備実験における結果 から，GVTSC モデルは 8，拡張 GVTSC モデルは 3 としている。表 1 の GVTSC モデルは，GVT に対し て，多様性の評価では，全て向上している。また，拡張 GVT モデルと比較すると，GVTSC モデルは Dist-3 で約 0.045 高い評価を得ている. 拡張 GVTSC モデルでは，拡張 GVT モデルや GVTSC モデルと比較して，類似性の評価はほとんど差が見られない。 しかし，多様性の評価では，特に Dist- 2 で約 0.1 以上評価が向上している.

次に，小学校の授業対話データによる評価につい て述べる。なお，GVTSC モデルと拡張 GVTSC モデ ルのクラスタリング（k-Means）では，予備実験にお
表 2 拡張 GVTSC による 1 発話における類似発話

 &  \\

表 3 小学校の授業対話データに対する対話応答の生成例 コンテキスト

発話 1: 12。

発話 2: 4 段の時は?

発話 3: 16。

発話 4: 5 段の時は?

発話 5: 24 。 $24,24,24,28$ 。え一。

## 応答

GVT: そうそうそう。はい,ここまでいいかな?同 じです。

拡張 GVT: この式, 合ってそう? 違ってそう?

GVTSC: 合ってそうです。さあ,ここまでいいか な?え?式一個じゃないん?

拡張 GVTSC: この式, 合ってそう?違ってそう?

参照:これで合ってる?

ける結果からクラスタ数を 8 としている. GVTSC は，多様性の評価で GVT と拡張 GVT より高い評価 を得ており，類似性の評価でも約 0.008 向上してい る. 拡張 GVTSC は, 多様性の評価では全てのモデ ルより高い評価を得ており，実際の応答の多様性に 近い評価となっている。類似性の評価においても，最も高い評価となっており，GVT と比較すると約 0.018 向上している. Encoder におけるエンコード過程で発話者の特徴を考慮することで，潜在変数の サンプリングや Decoder での Attention に利用する Encoderの各トークンの出力ベクトルに影響を与え ていると考えられる。

小学校の授業対話データの評価において生成され た応答の例を表 3 に示す. 全てのモデルがコンテキ ストに関連した応答を生成することができており，多様性がある応答となっている.

## 4 拡張 GVTSC による発話の分析

本研究では拡張 GVTSC モデルを用いて対話のべ クトル化を行っている. 対話データを用いて訓練 した拡張 GVTSC モデルは，対話応答を生成するた めに必要なコンテキストの発話をべクトル化する能力を得ている. 対話のベクトルは，拡張 GVTSC モデルにコンテキストとして対話を入力し，拡張 GVTSC モデルの Context TRS Encoder と Speaker TRS Encoder が出力した CLS トークンのベクトルの和を 計算することで作成している.

発話の分析では，授業の対話データについて，1 発話ごとのデータを作成し，ラベルなし発話につい て，ラベル付き発話との距離を求めている. 距離に ついては，ベクトルで表現できていることから Cos 類似度とジャロ・ウィンクラー距離（JW 距離）を用 いた. 表 2 に 1 発話における類似発話の例を示す.表 2 の 1 行目では，「数学的な見方」や「深い学び」 に関連する発話を抽出できている. 表 2 の 2 行目で は，「児童の主体的な学びに逆行している」という ラベルであるが，授業の終盤で授業を終わらせるた めの発話を抽出している. 表面的な文字列の類似度 である JW 距離と $\operatorname{Cos}$ 類似度の差は大きく, ベクト ルを用いた手法の有効性を示している. 定量的な評価として, $\operatorname{Cos}$ 類似度と JW 距離の相関係数を計算 すると，表 2 の 1 発話の場合は無相関 (-0.004) と なっている.

## 5 おわりに

本研究では，事前にクラスタリングを用いて発話者の特徵を抽象化する拡張 GVTSC モデルを提案し た. 対話応答生成では，多様性の評価で実際の応答 に近い評価を獲得した. 小学校の授業対話データに 対しては，類似性の評価においても最も高い評価と なった. そして，小学校の授業の対話に対して，拡張 GVTSC モデルを利用した機械学習の手法で発話 の分析を試みた．対話モデルを用いた対話のべクト ル化により, 表層的な類似性とは異なる傾向の分析 が得られた。

今後は，教員と児童の対話に対して，発話者の属性が限られたドメインに適した対話モデルの開発を 行い，少量の教師ラベルによるラベル推定を行いた いと考えている.

## 参考文献

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