# 語りの傾聴において不同意される発話とその検出

伊藤滉一朗 1 村田匡輝 ${ }^{2}$ 大野誠寛 ${ }^{3}$ 松原茂樹 1,4
1 名古屋大学大学院情報学研究科 2 豊田工業高等専門学校
3 東京電機大学未来科学部 4 名古屋大学情報連携推進本部
ito.koichiro.v1@s.mail.nagoya-u.ac.jp murata@toyota-ct.ac.jp
ohno@mail.dendai.ac.jp matsubara.shigeki.z8@f.mail.nagoya-u.ac.jp

## 概要

コミュニケーションロボットやスマートスピー カーなどの会話エージェントが，人に代わって聴き 手を担うことが期待されている。これらが聴き手と して認められるには，傾聴を示す目的で語りに応答 する発話（傾聴応答）の表出が有効である。傾聴で は，語り手の発話に同意や肯定をすることが基本的 な応答方略となる. しかし, 語り手の自虐的な発話 などには，語りに同意しないことを示す応答（不同意応答）が好ましい. 本論文では，不同意応答の生成に向けて，その表出が適する発話の検出について 述べる. 不同意応答が適する発話が含まれる高齢者 の語りデータを用いて，検出実験を実施し，その実現可能性を考察した。

## 1 はじめに

語ることは人間の基本的な欲求である. 語る行為 は，聴き手がいて初めて成立する，日本では，独居高齢者の増加など社会の個人化が進み $[1]$, 聴き手不在の生活シーンが増加している。人が語れる機会 を増やすことは現代社会の重要な課題である。これ に対し，コミュニケーションロボットなどの会話 エージェントやスマートスピーカーなどの情報機器 が語りを聴く役割を担うことが考えられる。これら が聴き手として認められるには，語りを傾聴してい ることを語り手に伝達する機能を備える必要があ る.このための明示的な手段は語りに応答すること であり，ジェスチャや発話の表出が有力である．以降では，傾聴を示す目的で語りに応答する発話を傾聴応答と呼ぶ.

語りの傾聴では，語り手の発話に同意または肯定 することが聴き手の基本的な応答方略となる. 傾聴応答の代表は相槌であり, その生成法が提案されて いる $[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]$. しかし, 語り手表 1 語りと傾聴応答の例

の自虐的な発話などには，同意や肯定を目的とした 応答の表出が適さないことがある. その場合には,語りに同意しないことを示す応答の表出が求められ る. 以降では，こうした応答を不同意応答と呼ぶ.

本論文では，不同意応答の自動生成の実現に向け て，その表出が適する発話の検出について述べる.不同意応答が適する発話を含む高齢者の語りデータ を用いた実験を行い，BERT [13] を用いた検出手法 の性能を評価するとともに，その課題を考察した。

## 2 語りの傾聴と不同意

## 2.1 傾聴応答

傾聴応答は，語りを傾聴していることを語り手に 伝える応答である。傾聴応答の種類には，相槌，感心，評価などがあり [14]，語り手の語る意欲を促進 する効果がある．表 1 に，語りと傾聴応答の例を示 す.（）内は傾聴応答の種類を示す.

## 2.2 関連研究

傾聴応答の代表は相桘であり，その生成方法に関 する研究が存在している $[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11$ ， 12]. これらの研究では, 語りから抽出されるピッ チやパワーなどの音響情報や，単語や品詞などの言語情報から，相槌の生成に適したタイミングを検出 する手法を提案している。これまでに，ルールベー スによる手法 [3, 7]，n-gram モデルによる手法 [4],有限状態トランデューサによる手法 [5]，決定木に

よる手法 [2, 6]，CRFによる手法 [8]，SVMによる手法 $[9,10]$ などが提案されている。近年では，LSTM やBERT などのニューラルネットワークを用いた手法 [11,12] も提案されている.

相棺以外の傾聴応答の生成に関する研究も存在す る $[15,16,17,18,19,20,21,22,23]$. 相槌だけでなく,繰り返しや問い返しなども生成可能なシステムの開発に取り組まれている $[15,16,17,18]$. これらのシ ステムは，事前に定義したルールやアルゴリズムに 従い，生成する応答の種類を選択した後，応答を生成する. 他にも, 系列変換モデルによる, 傾聴応答 の応答文の生成に関する研究も行われている [19]. また，相槌以外の特定の種類の傾聴応答に着目した 研究も存在する. 繰り返し応答の生成に関しては,繰り返すべき語句の検出 $[20,21]$ や, 繰り返しの応答文の生成 $[22,23]$ が研究されている. 従来の傾聴応答の生成に関する研究では，語りの発話に同意や 肯定を示す応答が，主な生成の対象とされてきた.

## 2.3 傾聴における不同意応答

これまでに，Ito らは，高齢者の語りに対する傾聴応答を収集している [24]. 合計で約 15 万個の傾聴応答を収集しており，それらには人手で応答の種類 が付与されている. 応答の種類は, 相槌, 感心, 繰 り返し, 評価, 同意など, 全 16 種類存在し, 全体 の $67.96 \%$ が相槌であり, 相槌以外の種類は合計して $32.04 \%$ 占めていた. 図 1 に，相槌以外の応答の種類の分布を示す. 相槌以外の応答の種類は，感心，繰り返し, 評価, 同意の順に多く出現していた. 以下に，それらの応答と対応する語りの例を示す.

$\cdot$ 感心

【語り】地方に行った時そこにある美術館 にはなるべく行くようにしています

【応答】そうなんですね
- 繰り返し

【語り】わたくしのこんにちまでの仕事は えーライターです

【応答】ライター
- 評価

【語り】書道も好きで総理大臣賞も頂いた りして

【応答】凄いですね

$\cdot$同意

【語り】五千歩歩くということはなかなか 難しいことで

図 1 傾聴応答の種類の分布

## 【応答】そうですね

語りを傾聴する聴き手の応答方略としては，上述 した例のように，語りに同意や肯定を示す応答の表出が基本である. しかし, 場合によっては, 不同意応答の表出を必要とすることもある．例えば，次に 示すような自虐的・謙遜的な発話には，同意や肯定 を示す応答ではなく，「いえいえ」などの不同意応答の方が適切である。

・<自虐・謙遜>私は昔から気が利かないもので して

また，次に示すような謝罪の発話も，不同意応答の 方が適切な語りの発話として挙げられる。

・く謝罪>昔のことなので思い出せなくてごめ んなさい

語りには，上述したような不同意応答が適する発話の出現は，多くはないものと考えられる. 図 1 の 分布においても, 不同意応答の出現は少数である. しかし，不同意応答が適切な場面で，誤って肯定や 同意の応答をしてしまうと，語り手に多大な不信感 を与えてしまう．そこで，本論文では，不同意応答 の自動生成の実現に向け, 不同意応答が適する語り の発話の検出可能性とその課題について述べる.

## 3 検出手法

本研究の目的は, 不同意応答が適する語りの発話 の検出の実現可能性を考察することである. 本研究 では，BERT [13]を用いた単純な手法を採用する.幅広いタスクで有効性が示されている BERTを用 いた手法に対して，その検出性能を評価するととも に，その課題を考察する。

本手法では, 語り内の各発話を不同意応答が適

するか否かの 2 クラスに分類する．分類は，事前学習済みの BERTを fine-tuning したモデルによって 行う. 具体的には, 分類対象の発話の先頭に [CLS] トークンを，末尾に [SEP] トークンをそれぞれ追加 した文字列をモデルに入力する．BERT の最終層の [CLS] トークンの出力を 2 クラス分類用の出力層で 変換して，両クラスに属する確率値を得たのち，確率值が高い方のクラスに分類する。

## 4 検出実験

## 4.1 実験概要

不同意応答が適する発話の検出可能性とその課題 を考察するために，実験を実施した。述語を中心と した言語的なまとまりである節を語りの発話単位と し，節を不同意応答が適するか否かに分類する手法 を実装し，その性能を評価した。

## 4.2 実験データ

本実験の語りデータには，高齢者のナラティブ コーパス JELiCo [25]を用いた.この語りデータに は, 30 名の高齢者による 1 人約 20 分の語りの音声 が収録されている. 全高齢者共通の 10 個の質問に 対し，その回答を独話として語るという収録形式 が採用されている. 節境界解析ツール CBAP [26] に よって，語りを 11,201 個の節に分割し，不同意応答 が適するとみなせるものを人手で抽出した. この抽出作業は, 著者のうちの 1 人が行った. 抽出作業の 結果，全体の $2.02 \%$ にたる 226 個の節が，不同意応答が適する節として抽出された. 語りに占める不同意応答が適する節の割合は少なく, 不均衡なデー タとなっている。

## 4.3 手法の実装

事前学習済みの BERT を fine-tuning することで，語り内の節を不同意応答が適するか否かに分類す るモデルを実装した. モデルの学習における損失関数は, Cross Entropy Loss とした. 実験データ内の節 を 6:2:2に分割し，それぞれを，学習，開発，テスト データとして，テストデータでの性能を評価した。

事前学習済みの BERTには, huggingface の cl-tohoku/bert-base-japanese-v2を用いた。実装に は, huggingface/transformers $の$ AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainerを用いた. バッチサイズを 32 , エポック数を 10 , 計算精度に関
するパラメータ fp16を True とした. その他の設定 は上記ライブラリのデフォルトのままとした.

上述の BERT による手法の他に，入力された節を ランダムに分類する以下の 2 つの手法を実装した.

・random (even): 50\%の確率でランダムに分類す る手法

・ random (balanced): 学習データにおける不同意応答が適する節の割合に従って，ランダムに分類する手法

本実験では，random (balanced) は，1.89\%の確率で不同意応答が適すると分類する。

## 4.4 評価方法

本実験では，適合率，再現率， $\mathrm{F}$ 値を評価指標と する. 不同意応答が適する語りの発話に不同意応答 できるだけでなく，それが適さない語りの発話には 不同意応答をしないことも重要であると考えられ る. そこで，本実験では，不同意応答が適する節と 適さない節のそれぞれに対して，適合率，再現率， $\mathrm{F}$ 值を求める. また，そのマクロ平均も評価に用い る。以降では，不同意応答が適する節を本実験にお ける正例，適さない節を負例とする．正例に対する 適合率と再現率は，それぞれ次の式で計算する。

$
\begin{aligned}
& \text { 適合率 }=\frac{\text { 正例に正しく分類できた節の数 }}{\text { 正例に分類した節の数 }} \\
& \text { 再現率 }=\frac{\text { 正例に正しく分類できた節の数 }}{\text { 正例の節の数 }}
\end{aligned}
$

負例に対しても，同様にして計算する。

## 4.5 実験結果

表 2 に，テストデータに対する各手法の評価値 を，図 2 に分類結果に関する混同行列を示す。総合的な評価指標であるマクロ適合率，マクロ再現率，マクロ $\mathrm{F}$ 值のすべてにおいて，BERTを用いた 手法は， random の 2 つの手法を上回っていた.こ のことから，幅広いタスクで有効性が示されている BERT に基づく手法は，不同意応答が適する節の検出においても，ある程度有効であるといえる。ま た，BERTを用いた手法と random の各手法との間に マクネマー検定を適用したところ，いずれにおいて も有意差が確認できた。

各手法の正例および負例に対する検出性能につい て述べる. 表 2 の通り，BERTを用いた手法が，正例と負例の両方の評価指標で比較的高い値を記録し
表 2 実験結果

図 2 混同行列

ており，5つの評価指標で random の 2 つの手法を 上回っていた. 正例の再現率についてのみ, random (even) が最も高い値となったものの, 図 2 の通り, random (even) は約半数もの節を正例であると分類し ており，その大部分は誤りであった。

以上の結果から，BERTを用いた手法は，不同意応答が適する節の特徴をある程度捉えられているも のといえる。しかし，その性能は十分であるとはい えない. この原因には，本データが正例が少ない不均衡データであったことが挙げられる. 正例が少数 であるため, 正例である不同意応答が適する節の特徵を十分に学習できなかったものと考えられる。

## 5 まとめ

本論文では，不同意応答の自動生成に向けた，不同意応答が適する発話の検出について述べた. 高齢者の語りデータを用いて，検出実験を実施し，その 実現可能性を考察した. 実験では，事前学習済みの BERTを用いた手法が，ランダムな手法よりも高い 性能を示し，ある程度の性能で検出できることを確認したが，その性能は十分ではなかった. 不同意応答が適する発話は, 語りにおける出現が多くない.今後は，こうしたデータの不均衡に起因する問題に 対応するために，モデルの学習時におけるサンプリ ングや class-weight の適用などを検討したい.

## 謝辞

高齢者のナラティブデータは, 奈良先端科学技術大学院大学ソーシャル・コンピューティング研究室 から提供いただいた. 本研究は, 一部, 科学研究費補助金 挑戦的研究（萌芽）（No. 18K19811）, 名古屋大学及び JST 科学技術イノベーション創出に向け た大学フェローシップ創設事業 JPMJFS2120 による 「名古屋大学融合フロンティアフェローシップ」研究費により実施したものである.

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 伊藤滉一朗 1 村田匡輝 ${ }^{2}$ 大野誠寛 ${ }^{3}$ 松原茂樹 1,4 1 名古屋大学大学院情報学研究科 2 豊田工業高等専門学校 3 東京電機大学未来科学部 4 名古屋大学情報連携推進本部 ito.koichiro.v1@s.mail.nagoya-u.ac.jp murata@toyota-ct.ac.jp ohno@mail.dendai.ac.jp matsubara.shigeki.z8@f.mail.nagoya-u.ac.jp  