# 対話形式の対話要約の提案とその特徵の明確化

山下紗苗東中竜一郎
名古屋大学大学院情報学研究科
\{yamashita.sanae.w7@s.mail, higashinaka@i\}.nagoya-u.ac.jp

## 概要

対話要約のほとんどは文章形式であるが，我々は 対話の重要な点はそのやり取りであると考えてお り，対話の基本的な単位である連鎖組織に基づいて 対話を対話形式で要約することを提案する.この提案にあたり, 対話要約の既存の評価尺度は, 文章形式を前提とした評価尺度であり，対話形式の要約の 評価に適していない可能性があることから, 本研究 では，まず SD 法と因子分析により，対話形式を含 めた対話要約の評価軸を明らかにする。そして，得 られた評価軸を用いて，対話形式の要約の特徴を明確化する. 実験の結果, 臨場感, 読みやすさ, 簡潔 さの 3 つの評価軸を得ることができた. また，対話形式の要約は，簡潔さを保ちながら臨場感を表現で きることが分かった.

## 1 はじめに

近年，自律的な対話システムが活発に開発されて いる $[1,2,3,4,5]$. その一方で, 対話システムはそ の能力の限界から対話破綻を起こすことも多い [6]. ユーザにストレスを感じさせないように対話を行 うには，対話破綻が起こった場合，コールセンタに おける音声対話システムのように，人間がシステム から対話を引き継いで，システムの代わりに話すこ とが有用だと考えられる [7]. この対話を引き継ぐ という状況では，これまでの文脈を適切に理解しな くてはならないため，対話要約が必要となる. 我々 は，このような対話を引き継ぐという想定のもと，対話要約の研究を行っている.

現状，対話要約のほとんどは文章形式である．し かし, 我々は対話の重要な点はそのやり取りであ ると考えており, やり取りを把握するという観点 では，対話の基本的な単位である連鎖組織（3節参照）に基づいて，対話を対話として要約するのが良 いと考えている. そのため, 我々は対話形式の要約 （付録表 3 の DFS-1x4 を参照）に着目している. し
かし，対話形式の研究を進めるにあたって，既存の 評価軸を用いて本研究を進めてよいのかという問題 がある。なぜなら，これまでの対話要約は文章要約 が主体であり，必ずしも対話形式の要約に適してい ない可能性があるからである.

そこで本研究では，まずSD法と因子分析により，対話形式を含めた対話要約の評価軸を明らかにす る. そうした上で，対話形式の要約の評価をこの評価軸に沿って行い，その特徴を明らかにする。

## 2 関連研究

文章形式の自動要約が長らく研究されてい る [8]. 例えば，雑談コーパスの SAMSum [9] や DialogSum [10] は，雑談対話の内容を第三者視点で 文章化した要約を提供している. 対話形式の要約に ついては，対話中のいくつかの重要な発話を抜粋し た抜粋型要約 [11] がそれに該当するかもしれない. しかし，抜粋された発話同士は文脈的なつながりに 欠けるため，対話としてそのまま読めるものになっ ているわけではない. 本研究で対象とするのは，対話として読める形になっている要約である.

対話要約の評価軸について述べると，現状，対話要約は内容と読みやすさの 2 点で主に評価されて きた [8]. 内容に関する自動評価の方法には，原文 と要約がどれだけ似ているかを調べるために，それ らの $n$-gram を比較する ROUGE [12] のほか，埋め込 み表現を比較する BERTScore [13] や MoverScore [14] がある．内容に関する人手評価の方法としては，要約に含まれる情報量や元の対話への忠実度 [15], 一貫性や関連性 [16] といった評価尺度があり，この 評価軸を使って 5 段階で評価したり, 複数の要約候補を順位付けたりしている。読みやすさに関する自動評価の方法には，単語数をもとに可読性を算出す る FOG index [17] や Kincaid index [18] がある. 読み やすさは人手で評価されることが多く，その評価 には，一般的に簡潔さが用いられる [19]. 本研究で は, 既存の対話要約の形式（具体的には，文章形式

およびキーワード形式； 4.2 節参照）に加え, 対話形式の要約を含む，様々な対話形式の評価に用いるこ とのできる対話要約の評価軸を求める.

## 3 対話形式の要約

我々は対話形式の対話要約 (Dialogue Format Summary，以降 DFS と呼ぶ）を提案する。ここでは その概要と作成手順を述べる. 我々は, 対話の重要 な点はそのやり取りであると考えているため，対話要約は対話中のやり取りを十分に含んでいるべきだ と考えている。既存の理論では，やり取りは隣接ぺ アやその拡張である連鎖組織 [20] の単位で表現する ことが適切とされている。したがって，我々は連鎖組織の単位で対話を対話として要約する（付録表 3 の DFS-1x4を参照).

DFS の作成にあたっては，まず，対話から連鎖組織を認定する必要がある。連鎖組織の特定は，対話 の発話単位への分割，対話行為アノテーション, 連鎖組織アノテーションの 3 ステップによって行う.発話単位の分割の単位には, 話し言葉の発話単位で ある Long utterance-unit (LUU) [21]を用いる。対話行為アノテーションは各 LUU に対して行われ，タグ セットとしては，連鎖組織の特定に必要な対話行為のラベルが揃っている ISO24617-2 [22]を用いる. そして, 対話行為のラベルと連鎖組織の定義（特定 の対話行為のペアを含む，二つ以上のターンから構成される等）[20] に基づき，連鎖組織を特定する。

連鎖組織を特定した後， 1 つの連鎖組織に対して 1 つの DFS を作成する. 要約作成の際は, 連鎖組織 を，その内容を変えずに，対話中の話者による一連 のやり取りとして再構成する. この時, 話者の発話内容や話者間の関係を維持したまま要約する. 具体的には，要約は次のルールに従って作成する。

・連鎖組織の発話群を網羅した，2つか 3 つの発話からなるやり取りに書き換えること。

・書き換えたやり取りだけを読んで，連鎖組織に 含まれる発話群の内容が理解できること。

・書き換えたやり取りが，その前後の発話とつな げたときに，自然な流れで読めること。
- 元の対話から文体や人称を変えず，話者の発話内容を維持すること。つまり，ある話者がある 命題を口にしたとき，その命題はその話者が要約中で発話しなければならない。
- 連鎖組織の定義から，各話者は，それぞれ 1 回以上発話すること。

## 4 対話要約の評価軸の発見

対話要約の評価軸の発見の具体的な流れとして， まず，既存のコーパスを対象に複数種別の対話要約 を収集する。次に，各要約種別の印象の記述を集め ることで形容詞対を得る. その後, 得られた形容詞対を用いて，各要約種別に対する印象評価を行う.最後に，因子分析を行うことで評価軸を発見する。

## 4.1 要約対象となる対話コーパス

対話要約は様々な対話から作成されるべきと考 え，その用途に適したコーパスとして，日本語日常会話コーパス (CEJC) [23] を用いることにした. 本 コーパスは，日常場面の中で自然に生じた雑談や用談を音声で収録したものである．各対話は書き起こ されて，LUU で発話単位に分割されている. 我々 は，このコーパスから 2 人の話者によって行われた 対話をランダムに 6 対話をサンプリングし，それら の対話から要約を作成した. 各対話の長さは平均 400 発話程度である. これらの対話は, サンプル数 としては若干少ないが，含まれる連鎖組織の数は全部で 174 個であり, 異なる話題, 話者同士の関係,場所，活動を含んでおり，十分に多様である.

## 4.2 対話要約の収集

要約の作成にあたっては，まず，サンプリングし た CEJC の対話に対して対話行為と連鎖組織を人手 でアノテーションした. 次に，アノテーション済み の 6 対話から，4つの連続する連鎖組織をランダム に8つ（1 対話あたり1つまたは 2 つ）サンプリン グして，要約の対象とした. ここで，複数の連続す る連鎖組織を要約の対象とした理由は，短すぎる入力であると要約の評価が困難と考えたためである.

これらの連鎖組織について，文章形式，対話形式，キーワード形式の合計 6 種別の対話要約を人手 で作成した. 各要約の概要と作成方法を以下に列挙 する。

## - 文章形式の要約 (Text Format Summary; TFS)

一般的な文書形式の要約を指す. 文章形式の要約として 2 種別を作成した. 一つは，4つの連続する連鎖組織のそれぞれについて文章形式の 要約を作成し，それらを連結したもので，もう 一つは 4 つの連続する連鎖組織について 1 つの 文章形式の要約を作成したものである. 入力単位が長いほど，対話内容全体を整理するために
要約がより構造化される可能性がある. よっ て，これら 2 種別の要約を用意することで，構造の異なる文章形式の要約が準備できると考え られる．前者をTFS-1x4 と呼び，後者を TFS-4 と呼ぶ.

## $\cdot$対話形式の要約 (DFS)

3 節で述べた対話形式の要約を指す. 4 つの連続する連鎖組織のそれぞれについて DFS を作成し，それらを連結することで作成した。これ をDFS-1x4 と呼ぶ. なお，対話の抜粋型要約も 対話形式の要約と考えられる。そこで，4つの 連続する連鎖組織に含まれる発話から重要と考 えられるものを抜粋することで要約を作成し た.これをDFS-4-ext と呼ぶ.

## ・キーワード形式の要約 (Keyword Format Summary; KFS)

キーワード形式の要約を指す.この要約は， 4 つの連続する連鎖組織から一般名詞と固有名詞を抽出して, 出現順にリストにしたもので ある. 名詞は, 形態素解析の $\mathrm{MeCab}{ }^{1}$ ) と辞書の NEologd ${ }^{2)}$ を使用して自動的に抽出する。これ をKFS-4 と呼ぶ.

## ・対話履歴 (Dialogue History)

対話履歴そのものを指す.これは要約ではない が，他の要約との比較のため用いる。

クラウドソーシング 3)で作業者を募集し，サンプ リングされた 6 対話に対してのべ 10 人が対話行為 と連鎖組織のアノテーションを行った. なお，事前調査では，対話行為アノテーションの一致率 (Fleiss の к）は 0.55 ，連鎖組織アノテーションの一致率は 0.47 であった.

要約の作成はのべ 15 人が行った. ノイズの恐れ のため, キーワード形式の要約と対話履歴以外の要約は全て人手で作成した。その際, 主語や指示語 を補完するために，要約すべき 4 つの連続した連鎖組織に加えてその直前 2 つ分の連鎖組織も要約作成者に参照させた. 8 つの要約対象に対して 6 種別の要約を 1 つずつ作成することで，計 48 個の要約を収集した. TFS-1x4，TFS-4 は最大 170 文字程度，DFS-1x4，DFS-4-ext は 100-200 文字程度を目安 に作成させた. TFS-1x4, TFS-4, DFS-1x4, DFS-4-ext, KFS-4, Dialogue history それぞれの平均文字数は，


表 1 因子分析の結果. 数値は因子負荷量を示す. 0.6 以上の値を太字で示す. 我々は，因子 1 を臨場感，因子 2 を 読みやすさ，因子 3 を簡潔さと名付けた。

110.3, 139.3, 133.8, 169.6, 59.6, 393.5 であった. 人手 で作成させた要約については, 著者の 1 人が対話履歴と要約を照らし合わせ，忠実性の高い要約である ことを確認した。

## 4.3 形容詞対の収集

クラウドソーシングで作業者を 15 人募集し，作業者に要約の印象を記述させることで，印象評価に 用いる形容詞対を収集した。収集方法は小磯ら [24] の手順を参考にした. まず，収集した要約から，同 じ連鎖組織から作られた異なる 2 種別の要約ペアを 構成し, ランダムに作業者に提示した. 次に, 作業者に, 各要約の表現や文体から得られる印象を文章 で記述させ，最終的に「あたたかい—つめたい」の ような形容詞対を作成させた. 最後に, 収集した形容詞対の中で類似する表現をまとめ上げ，2 回以上出現した形容詞対を採用することで整理した. 最終的に，作業者から 118 対の形容詞対を収集し，整理 を経て 23 対の形容詞対を得た。

## 4.4 各要約種別に対する印象評価

形容詞対の作成を行っていない作業者をクラウ ドソーシングで 45 人募集し, 収集した形容詞対を 用いて, 各要約種別の印象を 5 段階で評価させた.評価にあたっては, 形容詞対の収集時と同様に, ぺ アになった要約を各作業者に 3 組ずつ提示して，異 なる 2 種別の要約それぞれについて印象を評価さ せた。

## 4.5 因子分析の実施

各要約種別に対する印象評価の結果を用いて，形容詞対を対象に因子分析を行うことで，評価軸を発

図 1 要約種別ごとの各因子の平均スコア. 印象評価のス コアを，各形容詞対が属する因子ごとに平均し，要約種別ごとに表している.

見した.まず，どの要約種別に対しても似たような 評価がなされた形容詞対（各評価者の分散の平均が 1 未満の形容詞対）を因子分析の対象から除外した.次に，Kaiser-Guttman 基準により因子数を 3 と決定 した. そして，最尤法により因子負荷量を求め，バ リマックス回転を適用した. その後, 因子負荷量が どの因子に対しても小さい值（0.6未満）しか示さ ない形容詞対を削除し，再度因子分析を行った. 最後に，因子を構成する形容詞対をもとに各因子に名前を付けた。

表 1 に，各形容詞対の因子負荷量を示す. 累積寄与率は $61.8 \%$ であった. 3 つの因子が発見でき，そ れぞれについて以下の通り解釈を行った。

## 因子 1 : 臨場感

因子 1 については「人間的な一機械的な」「双方向の一一方向の」「継続した一停止した」な ど，描写の豊かさや現実らしさに関する形容詞対が相対的に高い正の負荷を示しており, 臨場感に関する因子と解釈できる.

## 因子 2：読みやすさ

因子 2 を見ると，「おさまりの悪い—おさまり の良い」「曖昧な一明瞭な」などが相対的に高 い正の負荷を示している。したがって，読みや すさに関する因子と解釈できる.

## 因子 3 ：簡潔さ

因子 3 は「壳長な一簡潔な」と「長い—短い」 の形容詞対からなる.これは簡潔さに関する因子と解釈できる。

## 5 各要約種別の特徵の分析

得られた評価軸と印象評価結果を用いて，各要約種別に特徴的な軸を特定することで，対話形式の特徵を明らかにした。

図 1 に，要約種別ごとの各因子の平均スコアを示 す.このスコアは，4.4 節で得られた印象評価のス コアを，各形容詞対が属する因子ごとに平均し，要約種別ごとに表したものである.

文章形式の要約 (TFS-1x4, TFS-4) は，臨場感の評価が 5 段階で 3 を下回っていた.このことは，文章形式の要約が元の対話の臨場感を表現するのに不向 きであることを示唆している。一方で，読みやすさ のスコアは他の形式に比べて高い.

対話形式の要約 (DFS-1x4，DFS-4-ext) は全体的に 臨場感のスコアが高く, 元の対話の臨場感を保持で きる表現形式であることが分かる. 特に提案手法の DFS-1x4 は，重要発話を抜粋した DFS-4-ext や対話履歴そのものである Dialgoue history と同程度の臨場感を保持できる上に，それらよりも読みやすく簡潔 な要約であることが分かった. これは，DFS-1x4の 作成にあたって，重要な発話を単に抜粋するのでは なく自然な発話の連続として再構成しているため, また，㔯長なフレーズを取り除いているためと考え られる。

キーワード形式の要約は，臨場感と読みやすさの スコアが低かった。一方で，簡潔さのスコアは他の どの表現形式よりも高いことが分かった.

各要約形式の特徴をまとめると, 文章形式の要約 は，臨場感は失われるが，読みやすさと簡潔さが優 れていることが分かった. 対話形式の要約は, 臨場感を持たせることができることが分かった. 特に提案手法の DFS-1x4 は, DFS-4-ext や Dialogue history よりも読みやすく簡潔であることが分かった.キー ワード形式の要約は，簡潔さに特化していることが 分かった. この結果は，提案する対話形式の特徴を 明らかにするとともに，対話要約の要件に応じて，対話形式と文章形式を使い分けることの有効性を示唆している。

## 6 まとめ

本研究では，対話を対話として要約するというア イデアのもと，対話形式の対話要約である DFS を 提案した. そして，SD 法と因子分析により，対話形式を含めた対話要約の評価軸として，臨場感，読 みやすさ，簡潔さという 3 つの評価軸を得た. この 評価軸をもとに対話形式の要約を評価したところ， DFS は簡潔さを保ったまま臨場感を持たせられる表現形式であることが分かった. 今後は, 臨場感の表現に優れた DFS を，対話システムと人間のオペレー タの間での対話の引き継ぎで用いたい。また，大規模言語モデルを活用することで，対話からDFS の自動生成を行いたいと考えている.

## 謝辞

本研究は，JST ムーンショット型研究開発事業, JPMJMS2011 の支援を受けたものです.

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## A 付録

表 2 に Dialogue history の例を，表 3 に各 Dialogue history に対応する要約種別の例を示す.

表 2 Dialogue history の例（CEJC の会話 ID T013_001より）。連鎖組織の境界を罣線で示す. A および B は話者を示す。

B: うーん : 基礎があっていっぱい線書いてこれいろいろあって

B: そうでしょう

B: ああああ

A: 線を引き方とかなんかあの楷書体から行ってどうのこう のってある

B: あああーあ

A: それやった上で崩してもいいよとかってなるともう最初 からさもう超上級者の崩し字のさきゅんっこんなこんな 字でさ

B: うんー

B: それではちょっと厳しいですね

A: でもうそれこれじゃだから今年はちょっとパソコンの年賀状じゃなくて趣のあるをさ

B: うーん

A: な

B: うん

A: 鳥獣戯画みたいなものをさ

B: 鳥獣

A: あ一

A: 草書体をちょっともうちょろちょろっと書いたのをさ下手でもなんでもいいからちょっと味わいで出してみよう (続き)

B: やっぱり

A: 習字もね一度ほら一添削をやったじゃん

A: 俺

B: そうだっけ

A: え

A: もう十年ぐらい前やったことあんだ

A: あれもそうだもう終わったね

B: あー

B: 終わったの

A: あれはね月々添削料がね五千円ぐらいだったんだよな

B: うーん

A: 大変だったんだよ

A: あれ

B: うん

A: で一回か二回やったんだけど

B: うんうん

A: 続かなかったね

B: あの人あなたの字はそのままで草書体みたいなもんだか らいいのよ

A: つうかさ

B: 無理しなくたって かっつってだめだね

B: うん

B: うーん

A: ありゃもうちょっとね無理だね

B: まず習字からやりやることが必要なんじゃない

(右上へ続く)

A: んなお前そうゆう言い方ないでしょ

A: あなた

A: 草書体じゃない

A: ただずるずるしてるだけだ

B: うう

A: 草書体ってのはきちんとしたルールがあんのよ

表 3 表 2 の Dialogue history から作成された要約の例．連鎖組織の境界を罡線で示す．A および B は話者を示す. TFS-1x4

A は今年の年賀状は, 直筆の崩し字で趣のあるものにしたいと考えていた.

A は十年ほど前に，習字を添削してもらったことがある.

$\mathrm{A}$ は習字の添削を一回か二回してもらった.

A の字は草書体ではなく，ただずるずるしているだけだ.

## TFS-4

最初から超上級者の崩し字で，A には厳しかった. 今年はパソコンの年賀状ではなく，草書体で趣のある鳥獣戯画のような ものを，下手でもいいから味わいで出してみようと思っていたが，ちょっと無理だった. A は習字も十年ぐらい前に一回か 二回やったが続かなかった.Aの字はただずるずるしているだけで，草書体ではない.

## DFS-1x4

A: 最初から超上級者の崩し字を書かされたからね

B: それは厳しいね

A: 今年は鳥獣戯画風の年賀状を出したかったのに

A: 少し草書体を書こうかと思ったけど無理だね

B: 習字からやったほうがいいよ

A: 添削受けたことがあるけどだめだった

$\mathrm{A}:$ 添削料が月五千円で一，二回やって続かなかった

B: あなたの字は草書体みたいだからそのままでもいいと思う

B: 無理しなくても

A: 草書体にはきちんとしたルールがあるんだよ

## KFS-4

最初，鳥獣，あん，一，ゅんっこんなこんな，じゃなくて，ほ ら一, 言い方, 字, 習字, 鳥獣戯画, 上級, 味わい，人，さき，草書体，そのままで，年賀状，趣，月々，崩し，ルール，パソ コン，つう，やもうちょっとね

## DFS-4-ext

A: 習字もね一度ほら一添削をやったじゃん

B: そうだっけ

A: もう十年ぐらい前やったことあんだ

A: あれもそうだもう終わったね

B: 終わったの

A: あれはね月々添削料がね五千円ぐらいだったんだよな

A: で一回か二回やったんだけど

A: 続かなかったね

B: あの人あなたの字はそのままで草書体みたいなもんだ からいいのよ

B: 無理しなくたって

A: んなお前そうゆう言い方ないでしょ

A: 草書体じゃない

A: ただずるずるしてるだけだ

B: うう

$\mathrm{A}$ : 草書体ってのはきちんとしたルールがあんのよ
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