# 発話者ごとの潜在変数学習による対話応答生成の一貫性向上

大西孝宗 ${ }^{1}$ 椎名広光 ${ }^{2}$
1 岡山理科大学大学院 総合情報研究科 2 岡山理科大学 総合情報学部
i20im02ot@ous.jp shiina@mis.ous.ac.jp

## 概要

対話応答生成において CVAE を応用したモデルは 潜在変数の違いによって多様性のある応答生成を可能にしている。一方で，コンテキスト全体からサン プリングされた潜在変数は，発話者の特徴が希薄と なり，生成した応答の一貫性低下に影響すると考え る. この課題を解決するため，発話者ごとの潜在変数を用いることで，一貫性のある応答を生成するこ とを試みている。また，手法の有効性を検証するた め，英語と日本語のコーパスを用いて応答の生成実験を行い，自動評価指標を用いて応答の多様性や参照応答との類似性，コンテキストとの類似性につい て評価を行った。

## 1 はじめに

近年，ニューラルネットワークを用いた対話応答生成の研究が盛んに行われおり, EncoderDecoder(Seq2Seq) モデル $[1,2,3]$ の応用が Vinyals ら [4] により提案されている. 対話データを用いて, Encoder-Decoder モデルに発話から応答へ変換する ことを学習させる手法であるが，無難な応答を生成 する傾向にあることが課題として報告されている。

この課題に対して, Conditioned Variational Autoencoder(CVAE) をべースとした手法が提案されてい る [5][6]. また，計算の高速化を目的とし，RNNを Transformer[7] に置き換えたモデルである, Global Variational Transformer (GVT) モデル [8] が登場して いる。これらの手法では，コンテキスト・応答から 生成した事前・事後分布より, サンプリングした潜在変数をデコーダの入力に付加することを行ってい る。これにより，応答の生成において，潜在変数の 違いから多様性をもたらすことに成功している。

一方で，潜在変数は発話者を区別することなく， コンテキスト全体を条件としてサンプリングされ る.このため，発話者それぞれの主張が混在してし まうことや，発話者の特徴が希薄となり生成した応答の一貫性低下に影響すると考える。

本研究では，応答の一貫性を改善するため発話者ごとの潜在変数を GVT モデルに対して追加す る. これにより，発話者ごとの特徴を捉える効果を 狙い，一貫性のある応答を生成することを試みて いる.

## 2 関連研究

## 2.1 対話応答生成のための CVAE

対話生成タスクの向けの CVAE は, EncoderDecoder モデルを拡張したモデルである．RNN ベー スの Encoderを 2 つ持つ構造であり，コンテキスト と応答を別々にエンコードする。さらに，コンテキ ストと応答それぞれの Encoder の隠れ層のベクトル に従う事前・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 から潜在変数をサンプリングする。最後に，Decoder はコ ンテキストを処理した Encoder の隠れ層べクトルと 潜在変数 zを用いて，応答の生成を行う。

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 [9]，Bag-of-Words(BoW) loss を適用している.

## 2.2 GVT モデル

Global Variational Transformer (GVT) モデルは対話向け CVAE モデルをべースに，Transformer 化したモ デルである. Encoder および Decoderにおいて，RNN の代わりに Transformerを用いている. CVAE モデル では事前・事後分布の MLP よよる近似である Prior Net・Recognition Net の計算に Encoder の隠れ層の状態を用いていたが，GVT モデルでは CLS トークン の位置の出力ベクトルを用いる．CLS トークンは 入力シーケンスの先頭に追加され，Self-attention を 介して出力べクトルが計算される. したがって， CLS トークンの出力ベクトルは，入力全体の表現

図 1 Global Variational Transfo (GVT) モデル

したべクトルとみなすことができる. Prior Net・ Recognition Net からサンプリングされた潜在変数 は, Decoder の入力の先頭に追加し, 応答の生成に 利用される。また, CVAE と同様に潜在変数 $\mathrm{z}$ を Decoder に考慮させるため，KL アニーリング及び BoW loss を用いて学習を安定させている. GVT モ デルの概略図を図 1 に図示する。

## 3 各発話者ごとの潜在変数の生成を 行う提案手法

コンテキスト全体から生成した潜在変数では，発話者ごとの特徴が希薄になり一貫性にかける応答を 生成する一因であると考えられる。そこで本研究で は，発話者ごとの潜在変数を GVT モデルに対して 追加し, モデルが生成する発話の一貫性を向上させ る効果を狙う。

提案モデルでは，GVT モデルと同様にコンテキス 卜と応答の入力を処理し, Prior Net $\cdot$ Recognition Net から潜在変数 z をサンプリングする．加えて，各発話者ごとの入力からも Prior Net を生成し潜在変数 z をサンプリングする.

コンテキストは対話を行う2者の発話を一つにま とめたものであり，それぞれの発話者ごとに分割す ることができる．各発話者ごとにコンテキストを分割し，入力シーケンスの先頭にCLSトークンを付加 した上で，それぞれ Encoderへ入力する。さらに， CLS トークンの位置の出力ベクトルから事前分布を 生成し, 各発話者ごとの潜在変数をサンプリングす る. 通常の潜在変数に加えて，応答の発話者の潜在変数を Decoder の入力の先頭に追加し, 応答の生成 において利用する。また，GVT モデルと同様に KL

図 2 各発話者ごとの入力を処理する Encoderを GVT モデルに追加した提案モデル

アニーリングおよび BoW loss を学習安定のために 用いる。提案モデルの概略図を図 2 に図示する。

## 4 応答の生成実験と評価

## 4.1 実験設定

ベースラインである GVT モデルと提案モデルに ついてマルチターンの対話応答生成を行う。データ セットには Ubuntu Dialogue Corpus [10] およびおー ぷん 2 ちゃんねる対話コーパス [11]を用いた。前処理として SentencePiece ${ }^{1)}$ を用いてサブワードへの分割を行っている。

## 4.2 評価手法

応答の多様性の自動評価 モデルによって生成さ れた応答の多様性を測定するため， dist-n[12]を用い る. 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.

応答の類似性の自動評価 モデルによって生成さ れた応答と参照応答の類似性について，両者の埋め 込みべクトル間のコサイン類似度を計算することで 評価する。2 種類の計算手法を用いる。

Embedding-based-Metrics[13] は，事前学習済みの 単語ベクトルを用いて文の類似性を評価する手法 であり, Embedding Average, Greedy Matching, Vector Extrema の 3 種類の算出法が提案されている. 本研究では Embedding Average を評価指標として用い た. 事前学習済みの単語ベクトルとして，Ubuntu

1) https://github.com/google/sentencepiece
表 1 各モデルの自動評価結果

Ubuntu Dialogue コーパス

表 2 参照応答の発話者の発話履歴と

生成した応答についての BERT Score

Ubuntu Dialogue コーパス

コーパスの評価には Google News Corpus で学習させ た Word2Vec の単語ベクトルを用いた。おーぷん 2 ちゃんねるコーパスでは，日本語 Wikipedia で学習 させた Word2Vec の単語ベクトルを用いた。

BERT Score[14] は，事前学習した BERT[15] の埋 め込みを使用して，モデルによって生成された応答 と参照応答の類似性を評価する手法である。

発話の一貫性発話の一貫性を調査するため，モ デルによって生成された応答と参照応答の発話者の 発話履歴について，BERT Scoreを用いて類似性を算出する.

## 5 実験結果

## 5.1 自動評価結果

各モデルが生成した応答の自動評価結果を表 1 に示す。生成した応答の多様性においては，Ubuntu コーパス及びおーぷん 2 ちんれるコーパスのどち らにおいても提案モデルのスコアが向上している.一方で参照応答との類似性については，Ubuntuコー パスとおーぷん 2 ちゃんねるコーパスで反対の結果 となった。これは，データセットの性質が影響した表 3 Ubuntu Dialogue Corpus およびおーぷん 2 ちゃんね る対話コーパスを用いた各モデルの対話生成例 Ubuntu Dialogue コーパス 発話 1:hi any expert for grub and boot here?発話 2:sorry whats the problem?発話 3:my system isn't boot from the second hdd GVT モデル:I have to edit the grub partition

Response $\begin{aligned} & \text { in ubuntu i will try? } \\ & \text { 提案モデル:the drive is not supported with grub }\end{aligned}$参照応答:it only boots from the first drive. おーぷん 2 ちゃんねる対話コーパス

Context 発話 1:ついに茶が出るようになったか 発話 2:ゆーめーじん?発話 3:**コテで有名 GVT モデル:(^ $q \wedge)$ クッソ難しいから

Response 提案モデル:じゃあ全然有名じゃないです $\mathrm{w}$参照応答:なーる。まあ。いーや一!

と考えられる。おーぷん 2 ちんねるコーパスは多様性に富んだ応答を数多く含むデータセットである ため，多様性の高い応答を生成する提案モデルがス コアを伸ばしている。逆に，Ubuntuコーパスはドメ イン固有のデータセットであるため，応答の多様性 は高くなく，提案モデルはスコアを落としている.

各モデルが生成した応答と参照応答の発話者の発話履歴の類似性について自動評価結果を表 2 に示 す.こちらも提案モデルは，おーぷん 2 ちゃんねる コーパスではスコアが伸び，Ubuntuコーパスではス コアを下げており，生成した応答と参照応答の類似性スコアと同じ傾向となっている.

## 5.2 応答生成例

Ubuntuコーパス及びおーぷん 2 ちゃんねるコー パスから各モデルが生成した応答例を表 3 に示す. Ubuntu コーパスの生成例では，両モデルともやや 見当違いの生成をしている。おーぷん 2 ちゃんねる コーパスの例では，両モデルの生成例とも文法的な
違和感はない。また，提案モデルが生成した応答は 参照応答とは異なるが，対話の流れとして比較的自然である。

## 6 おわりに

本研究では，対話応答生成タスクにおける応答の

一貫性を向上させるため，GVT モデルに対して発話者ごとの潜在変数をサンプリングする手法を追加し たモデルを提案した. 提案モデルでは，発話者ごと の潜在変数の効果によって多様性が向上し，おーぷ ん 2ちゃんねるコーパスでは参照応答との類似度向上につながった．しかしながら，自動評価指標のみ では応答の一貫性について評価しきれていない.

今後の課題として, 発話者ごとの潜在変数追加が 応答の一貫性にあたえた影響についてより深い検証 を行うことと，Decoder において潜在変数をうまく 活用するための改善に取り組みたいと考えている.

## 参考文献

[1] Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V Le. Sequence to sequence learning with neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014), pp. 3104-3112, 2014.

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 大西孝宗 ${ }^{1}$ 椎名広光 ${ }^{2}$ 1 岡山理科大学大学院 総合情報研究科 2 岡山理科大学 総合情報学部 i20im02ot@ous.jp shiina@mis.ous.ac.jp  