# 忠実性向上のために n-gram の抽出性を報酬とする 強化学習を用いる抽象型要約

星野智紀 上垣外英剛 渡辺太郎
奈良先端科学技術大学院大学
\{hoshino.tomoki.ho6, kamigaito.h, taro\}@is.naist.jp

## 概要

抽象型要約生成モデルの出力する要約には、要約元となる原文書に記述される事実とは異なる内容が 出力されることがある。本研究では強化学習の報酬 を要約の原文書に対する抽出性とし、それを向上さ せることで、要約生成モデルが出力する要約の忠実性向上に取り組んだ。抽象型要約のタスクで使用さ れることが多いxsum データセットを用いた実験の 結果、出力された要約の抽出性が向上し、忠実性に 対する自動評価尺度である FEQA のスコアと原文書 に対する含意が改善されることが確認された。

## 1 はじめに

近年、事前学習済み系列変換モデルに対して fine-tune することで、要約生成モデルの出力する抽象型要約の精度は大きく向上し、流暢な要約生成が 可能となった $[1,2]$ 。一方、要約生成モデルの出力 する要約に、要約元となる原文書には存在しない、異なる事実を含んでしまう問題が指摘されている [3]。この問題点は要約生成をアプリケーションとし て使用する上では深刻であり、例えば、ニュース記事の要約が事実とは反する誤りを含む場合、誤情報 を拡散する可能性があり、対処が必要である。この 深刻な問題を解決するために、先行研究では、要約生成モデルの出力する要約の事実性を向上させる 様々な研究がされてきた。

抽象型要約において、事実と異なる要約が生成さ れる原因の一つとして、原文書には存在しない単語 や意味関係が出現する問題 (hallucination) が指摘さ れている [4]。これは、原文書に対して忠実ではな い要約を生成することが事実とは異なる要約を生成 する要因となり得るという考えである。

また、学習を行うデータセット自体に忠実性を低下させる問題があるとの指摘もなされている。主表 1 事実に誤りのある要約例

流な要約タスクのデータセットである xsum デー タセット [5] において、正解となる要約中に多く の hallucination を含むことが指摘されている $[4,6]$ 。従って、このようなデータセットを用いて学習され た要約生成モデルは忠実ではない要約を生成する可能性がある。

上記で指摘されている問題点を考慮すると、抽象型要約における忠実性を向上させるためには、出力 すべき要約をデータセットのみに基づいて学習しな いような方法が求められる。

これらの背景を踏まえ、本研究では強化学習を通 じて要約生成モデルの忠実性を向上させるための手法を提案する。強化学習では報酬に基づいた学習が 行われるため、学習データのみに制約されることな く、与えられた報酬に沿う要約を学習することが可能である。また、強化学習の報酬として、我々は生成された要約の原文書に対する抽出性に着目した。

抽象型要約は、原文書に存在する文や表現を抜き 出す（抽出する）のではなく、系列変換モデルのデ コーダでトークン単位での生成を行うことで要約を 出力している。これにより抽象型要約モデルは流暢 な要約生成が可能である一方、その柔軟な表現力に より原文書に存在しない文字列を出力することで hallucination を引き起こす可能性がある。

図1（左）提案手法の概要（右上）被覆率の計算式（右下）被覆率の計算例

抽出性への着目は、系列変換モデルの出力の抽出性を向上させることで、原文書の内容に沿う要約を 生成しやすくなることで hallucination を低減させ、結果として要約の忠実性が向上するのではないかと いう考えに基づく。またこの方法は、参照要約では なく原文書に対しての抽出性を向上させるため、参照要約に含まれる hallucination の影響を低減させる ことも期待できる。さらに抽出性の計算は後述する ようにモデルでの予測を必要とせず軽量であるた め、強化学習の報酬としても適している。

上記を実現するため、要約生成モデルから出力さ れる要約がどの程度、要約元の原文書と一致して いるかをサブワード単位の n-gram で算出し、その 一致率 (以下、被覆率) [7] を強化学習の手法であ る Self-critical Sequence Training (SCST) [8] の報酬と して fine-tune 済みの要約生成モデルに対して学習を 行った。

抽象型要約タスクで頻繁に使用される xsum デー タセットを用いた実験の結果、提案手法は最尤推定 に基づく損失関数で fine-tune されたべースラインと 比較し、正解の要約との一致を測る要約の評価指標 である ROUGE は低下したものの、忠実性に対する 評価指標である FEQA と原文書に対する含意の向上 が確かめられた。

## 2 提案手法

提案手法は事前学習済み系列変換モデルを要約 データにより fine-tuneしたモデルに対して、SCST に従った重みパラメータの更新を行う。モデルの概略を図 1 （左）に示した。

## 2.1 要約生成に用いる系列変換モデル

本研究では、事前学習済み系列変換モデルの BART [1]を要約生成に用いる。BART は原文書を入力として要約を出力する Transformer エンコー ダ・デコーダモデル [9] である。エンコーダへの入力系列を $\boldsymbol{x}=x_{1} \cdots x_{n}$ 、デコーダからの出力系列を $\boldsymbol{y}=y_{1} \cdots y_{m}$ とするとき、出力系列は次式に従い出力される。

$
\hat{\boldsymbol{y}}=\underset{\boldsymbol{y}}{\arg \max } \prod_{t=1}^{m} p\left(y_{t} \mid \boldsymbol{x}, y_{1} \cdots y_{t-1}\right)
$

## 2.2 目的関数

提案手法の目的関数は最尤推定に基づく損失 $\mathscr{L}_{m l e}$ と、強化学習に基づく損失 $\mathscr{L}_{r l}$ のハイ パーパラメータ $\gamma$ による重み付き和 $\mathscr{L}_{\text {mixed }}=$ $\gamma \mathscr{L}_{r l}+(1-\gamma) \mathscr{L}_{m l e}$ (ただし、 $\left.0 \leq \gamma \leq 1\right)$ で表される。

$\mathscr{L}_{m l e}$ は訓練データ中の参照要約の系列 $\boldsymbol{y}^{*}$ を用い て次のように計算される

$
\mathscr{L}_{m l e}=-\sum_{t=1}^{m} \log p\left(y_{t}^{*} \mid \boldsymbol{x}, y_{1}^{*} \cdots y_{t-1}^{*}\right)
$

SCST に基づく $\mathscr{L}_{r l}$ は、系列変換モデルの出力す るサンプリングされた系列 $\boldsymbol{y}^{\boldsymbol{s}}$ と貪欲法によって得 られる系列 $\hat{\boldsymbol{y}}$ を用いて、次のように計算される。

$
\mathscr{L}_{r l}=-\left(r\left(\boldsymbol{y}^{\boldsymbol{s}}\right)-r(\hat{\boldsymbol{y}})\right) \sum_{t=1}^{m} \log p\left(y_{t}^{s} \mid \boldsymbol{x}, y_{1}^{s} \cdots y_{t-1}^{s}\right)
$

$r(\cdot)$ は与えられた系列に対する報酬を返す関数で あり、次節で説明する。

## 2.3 報酬

提案手法の報酬 $r(\cdot)$ には要約の被覆率を用い た。被覆率は要約に出現する単語のうち、それら の単語がどの程度原文書でも出現しているのかを 示す割合である。これは Grusky らが提案している coverage [7] の算出方法を元にしている。

本提案手法では、図 1 (右下) のように単語単位 ではなくサブワード単位で要約の被覆率を算出す

る。また、被覆率を 1 サブワードごとにだけ算出す るのではなく、サブワードの n-gram に対して、被覆率を計算する。これによって、単語単位より細かい 粒度から複数単語での被覆率までを報酬で考慮する ことができる。

繰り返しなどを含む生成結果に対して不当に高い 被覆率を与えないよう、原文書に出現するあるサブ ワードの n-gram の回数以上に要約にそのサブワー ドの n-gram が出現した場合は、原文書での出現回数までしか被覆率の算出には含めないようにした。

なお、我々は適切な n-gram のサイズを知るため、後述する実験では、n-gram の範囲を変えて複数のモ デルを学習し、それぞれのモデルが生成する要約の 違いについて分析した。

## 3 実験設定

データセット 実験には xsum データセットを用 いた。xsum はニュース記事を原文書とするデータ セットで、一つのニュース記事に対して、一つの要約が対応している。xsum は CNN/DailyMail [10] はど のデータセットにくらべ、抽象性の高い参照要約で ある。そのため、強化学習によって抽出性を高める 本研究の目的に沿うデータセットと判断した。

評価指標 本研究では、提案手法の忠実性と流暢性を評価する。そのため、忠実性と流暢性に関する 自動評価指標を用い、要約生成モデルの出力結果を 評価した。

忠実性の評価には FEQA [11] と Entailment [12]を 用いた。FEQA は要約から質問と回答を生成し、そ の質問に対して、質問応答モデルが原文書から回答 を抽出する。回答があらかじめ生成した回答と一致 していれば、忠実性があるとみなす。Entailment は 自然言語推論タスクのデータセットで fine-tune した 事前学習済言語モデル RoBERTa [13] を用いている。自然言語推論タスクとは、前提文と仮説文とが与え られた時に、その 2 文の関係が含意 (entailment) ・中立 (neutral)・矛盾 (contradiction) のいずれである かを分類するタスクである [14]。前提文・仮説文を それぞれ原文書・要約とし、含意に分類される要約 が増加すれば忠実性が向上したとみなす。流暢性の評価には、事前学習済み言語モデルであ る BERT [15]を用いる、擬似対数尤度スコア（以下、 PLL）[16] を用いた。なお、Salazar らによって提案 された PLL は系列長によってスコアが正規化され ていないが、本稿の実験結果で記載している PLLの値は要約長で正規化された値である。

要約の情報性を測る指標として、ROUGE [17] を 用いた。ROUGE は参照要約との語彙の一致を測る ことで、要約として重要であると考えられる情報を どれだけ含んでいるかを示す。

また、抽出性を報酬とした強化学習によって、要約の被覆率が向上しているかの評価も行なった。

これらの評価には xsum データセットの評価デー タを用いた。

実装・学習 提案手法を実装し、最尤推定に基づ く $\mathscr{L}_{m l e}$ の損失関数のみで fine-tune した BART モデ ルをベースラインとし、比較を行った。

提案手法の実装には huggingface が公開する transformers を用いて実装を行った。細かな実験設定については付録 A に記した。

提案手法であるSCST による学習の前に、BART モデルに対して最尤推定に基づく損失 $\mathscr{L}_{m l e}$ による 学習を 3 エポック行った。これは、SCSTによる学習の際に収束を速めるためである。また、この学習 を行ったモデルを本実験のベースラインとしてい る。SCST に基づく学習は 1 エポック行った。

これらの学習はともに、xsum データセットの訓練データを用いた。

## 4 実験結果と考察

忠実性と流暢性表 2 に忠実性と流暢性に関する 結果を示した。忠実性に関しては報酬なしのべース ラインと比べて、FEQA の場合は 2, 4-gram 報酬の 場合には向上が見られた。また、Entailment に関し ては、全ての n-gram 報酬の場合で向上が見られた。流暢性に関しては PLL の値は 4-gram 報酬で低下が 見られるものの、他の設定では参照要約と同等であ り大きく低下してはいない。この結果から、我々が 提案する n-gram に基づく抽出性を報酬に用いるこ とで参照要約と同等程度に流暢で、かつより高い忠実性を持つ要約が生成可能であることが分かった。

情報性表 3 に情報性に関する結果を示した。報酬を使用しないべースライン手法が最も高い ROUGE-1,2,Lを達成している。また、提案手法に関 しては、3,4-gram 報酬を与えたモデルは指標の値が 低くなった一方、それらより少ない、あるいは、多 い n-gram 報酬を与えたモデルは、指標の値が相対的に高くなった。

これは強化学習ではモデルが参照要約とは異なる 系列を学習しょうとする特性と、ROUGE スコアが
表 $2 \mathrm{FEQA} \cdot$ Entailment $\cdot$ PLL

表 3 情報性

単語単位に基づく表層上の一致のみに限定される ことに起因することが要因の一つであると考えら れる。その一方で、提案手法が抽出性を高める過程 で、要約上重要である、キーワードなどの情報を用 いていないため、抽出対象の重要度を考慮すること は今後の改善点であると考えられる。

抽出性 表 4 亿参照要約、ベースラインと提案モ デルの被覆率の平均値の比較を示した。提案モデル の値は、それぞれ n-gram サブワード被覆率報酬を与 えたモデルの n-gram サブワード被覆率を示してい る。この結果から、提案手法の強化学習によって、実際に n-gram サブワード被覆率は向上することが わかった。

考察 実験結果から本提案手法は参照要約と同等程度に流暢でかつより忠実性が高い要約が生成可能 であることが判明した。その一方で情報性について は低下が見られ、抽出性を考慮する際に対象とする n-gram の重要度も同時に考慮すべきであることを示唆する結果が得られた。

なお、要約性の評価指標である ROUGE は、基本的には参照要約との単語単位の n-gram の一致 を測る指標であるため、強化学習の影響によって ROUGE の値が下がったということは、参照要約表 4 抽出性

に現れない単語が出現するようになったと考える こともできる。この結果は、参照要約に存在する hallucinaiton の影響を低減させることを期待する本提案手法の動機に沿ったものであるといえる。

また、3,4-gram 付近の報酬を与えたモデルの忠実性がベースラインに比べて向上し、流暢性・情報性 は低下した。それらに比べ、1-gram や 6-gram 報酬 を与えたモデルは忠実性の向上が小さく、流暢性・情報性の低下も小さかった。これは、1-gram サブ ワードの被覆率はベースラインモデルの出力自体 が高く、報酬を与えても出力への変化が小さく、ま た、高い n-gram サブワードの被覆率は、ベースライ ンモデルの出力がかなり低く、被覆率を向上させる 学習がうまくできなかったことからと考えられる。

このことから、本実験設定において、数単語程度 にわたる n-gram サブワードを利用できる 3,4-gram を使用することが最も効果的な報酬となることがわ かった。

## 5 まとめ

本研究では、要約生成モデルが出力する要約の忠実性向上を目的として、要約元となる原文書と要約生成モデルが出力した要約との n-gram サブワード 被覆率を報酬としたSCST に基づく強化学習モデル を提案した。

xsum データセットを用いた実験の結果、提案手法 は最尤推定に基づく損失関数で fine-tune されたべー スラインと比較し、参照要約に含まれる情報をどれ だけカバーしたかを示す評価指標である ROUGE は 低下したものの、流暢性に関する評価指標である PLL は参照要約と同等程度の値を維持し、忠実性に 対する評価指標である FEQA と原文書に対する含意 の向上が確かめられた。

## 参考文献

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[3] Ziqiang Cao, Furu Wei, Wenjie Li, and Sujian Li. Faithful to the original: fact-aware neural abstractive summarization. In Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence and Thirtieth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference and Eighth AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, No. Article 586 in AAAI'18/IAAI'18/EAAI'18, pp. 4784-4791. AAAI Press, February 2018.

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[6] Feng Nan, Ramesh Nallapati, Zhiguo Wang, Cicero Nogueira dos Santos, Henghui Zhu, Dejiao Zhang, Kathleen McKeown, and Bing Xiang. Entity-level factual consistency of abstractive text summarization. In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Main Volume, pp. 2727-2733, Online, April 2021. Association for Computational Linguistics.

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[10] Ramesh Nallapati, Bowen Zhou, Cicero dos Santos, Çağlar Gulçehre, and Bing Xiang. Abstractive text summarization using sequence-to-sequence RNNs and beyond. In Proceedings of the 20th SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning, pp. 280-290, Berlin, Germany, August 2016. Association for Computational Linguistics.

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[13] Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, and Veselin Stoyanov. RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach. July 2019.

[14] Adina Williams, Nikita Nangia, and Samuel Bowman. A BroadCoverage challenge corpus for sentence understanding through inference. In Proceedings of the $\mathbf{2 0 1 8}$ Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers), pp. 1112-1122, New Orleans, Louisiana, June 2018. Association for Computational Linguistics.

[15] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pp. 4171-4186, Minneapolis, Minnesota, June 2019. Association for Computational Linguistics.

[16] Julian Salazar, Davis Liang, Toan Q Nguyen, and Katrin Kirchhoff. Masked language model scoring. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 2699-2712, Online, July 2020. Association for Computational Linguistics.

[17] Chin-Yew Lin. ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries. In Text Summarization Branches Out, pp. 7481, Barcelona, Spain, July 2004. Association for Computational Linguistics.

## A 実装の詳細

本研究のベースライン・提案手法ともに huggingface にで公開されている事前学習済み系列変換モデ ルのパラメータ "facebook/bart-base“1)を用いた。

ベースラインモデルは、BART に対してxsum データセットを用いて fine-tuneを行った。学習率は $5 \times 10^{-5}$ 、ミニバッチサイズは 8 、Gradient Accumulation Step は 1 とした。

提案手法は、ベースラインモデルに対して、xsum データセットを用いて SCST に基づく強化学習 を行った。学習率は $1 \times 10^{-4}$ 、バッチサイズは 8 、 Gradient Accumulation Step は 8 とした。また、目的関数のハイパーパラメータ $\gamma$ は 0.5 とした。

強化学習のための要約生成時は beam サイズを 4 に設定して生成を行い、最もスコアの高かった出力系列を報酬の計算と学習に用いた。また、強化学習 のためのサンプリングされた要約を生成するため に、Top-K, Top-P サンプリングを用いた。K, P はそ れぞれ $50,0.8$ に設定した。

強化学習は初期値の影響を受けやすいため、提案手法では初期値を変更した 3 つのモデルを学習し、 その中で開発データに対し最も ROUGE-1 の值が高 いものを忠実性と流暢性との評価対象とした。これ は、要約として最も相応しい文書に対して忠実性と 流暢性とを確認するべきと考えたからである。

評価分析に用いる要約生成は、beam サイズを 4 に設定して生成を行い、最もスコアの高かった出力系列を出力結果とした。

1) https://huggingface.co/facebook/bart-base


# クエリ指向要約におけるクエリと要約の統合的な生成

服部翔 Youmi Ma 岡崎直観
東京工業大学
\{kakeru.hattori@nlp.,youmi.ma@nlp.,okazaki@\}c.titech.ac.jp

## 概要

クエリ指向要約は，ある特定のクエリ（質問）に 対して要約を生成するタスクである。しかし実際に は，ユーザが未知の文書に対してクエリを考えるこ とは難しい，そこで本研究では，クエリ指向要約の 発展形として，クエリも含めて自動生成するクエリ 推薦付き要約を提案し，具体的なタスクと評価方法 の設計を行う．次に，設計したタスクに対し，文書 の特定の部分（スパン）からクエリ・要約を生成す る手法などを提案する。実験では，スパンやそれに 代わる機構が多様なクエリの生成に有効だが，スパ ンの予測精度が全体のボトルネックとなることを確認する。また，文書の不要な部分を事前に予測して 除去する手法も提案し，その有効性を実証する。

## 1 はじめに

自動要約のタスク設定の 1 つとして，クエリ指向要約（Query-Focused Summarization）[1] がある.ク エリ指向要約では，ある特定のトピック・内容に関 するクエリ（質問）が与えられ，そのクエリに対す る要約を生成する。ユーザ（読者）の興味や疑問に 合わせてクエリを与えることで，議事録のような長 い文書に対しても，ユーザが真に求める情報を要約 として的確に提供できる.

一方，クエリ指向要約の既存研究では，クエリが 事前に与えられることを前提としている. しかし実際には，ユーザが内容を知らない文書に対してクエ リを考えることは難しい。もし，システムが与えら れた文書に対して適切なクエリを推薦できれば，こ の課題を解決できる．例えば，ウェブ検索エンジン などではクエリ推薦機能の提供例1) があるなど，社会的な需要も高いと見込まれる2).

そこで本稿では，クエリ指向要約を発展させた研

1）海外の Google 検索では People Also Ask と呼ばれる機能に 対応する．日本でも「他の人はこちらも質問」として，近年表示されるようになった.

2）いわゆる FAQなども，身近なクエリ推薦の一種である.

図1クエリ推薦付き要約

究として，クエリの推薦と対応する要約の統合的な 生成，すなわちクエリ推薦付き要約を提案する。ク エリ推薦付き要約では，与えられた文書の重要な卜 ピックや内容の把握に役立つクエリと，対応する要約のペアを複数生成し，それら全体をユーザに提供 する（図 1)。大力としてクエリが与えられる既存の クエリ指向要約とは異なり，クエリ推薦付き要約で は，クエリも含めて全て自動生成する。

クエリ推薦付き要約は，ユーザが興味を持ちそう なクエリと，その特定のトピックに詳しく踏み込ん だ内容の要約のペアを複数生成するため，ユーザが 真に求める情報や，文書の重要な内容を網羅すると 期待される。また，要約全体がクエリと要約のペア の集合という形で構造化されるとともに，ユーザが 自分の興味に合わせて要約の一部を選択的に読むこ とができるため，可読性の観点でもユーザ・エクス ペリエンスが向上する.

本研究の主な貢献は以下の通りである.

・クエリ推薦付き要約の自動生成タスクを定義 し，生成したクエリと要約の集合全体を適切に 評価するための評価指標を設計・選定した。
- 文書の特定の区間（スパン）に着目してクエリ 推薦付き要約を生成する手法などを提案した。実験では，スパンやそれに代わる機構が多様な クエリ生成に重要であることを確認した。

・スパンを明示的に指定する手法では，スパンの 予測精度の低さがクエリ・要約の生成精度のボ トルネックとなっていることを確認した。

・事前に文書の不要な部分を予測し，除去してか らスパンを指定して生成することで，クエリ・要約の生成精度が向上することを確認した。

## 2 本研究で取り組むタスク

## 2.1 使用するデータセット（QMSum）

本研究では，データセットとして QMSum [2]を使用する. QMSum はマルチドメインの議事録を対象 にした, クエリ指向要約向けの英語のデータセット であり, 232 件の会議と 1,802 件のクエリ・要約の組 を収録している. 各会議に対する複数のクエリは, その会議の重要なトピックをカバーしているとされ る.また，各クエリに関連するスパン（文書の特定 の一部分）がターン33) 単位で注釈付けされている.

## 2.2 タスクの目的

本研究の目的は，1 節で提案したクエリ推薦付き 要約として適切なクエリ・要約の組の集合を生成す ることである. その際，クエリ・要約の組の集合が 満たすべき性質として，以下の 2 つを考慮したい.

・多様なクエリで構成されている。

・文書の重要な内容を網羅的にカバーしている.

「多様なクエリ」とはクエリ同士の語彙的な重複 や意味的な重複が少ないことを意味する。一方，「文書の重要な内容を網羅的にカバー」するという のは, 本質的には一意に解が定まらない難しい問題 であるが，今回は用いるデータセット（QMSum）に 収録されているクエリが，重要なトピックをカバー する良いクエリであるとされている [2]ことから， データセットのクエリと要約の組の集合をそのまま 全て再現することを本研究の目標とする。

## 2.3 タスクの定義

前述の目的を踏まえ，具体的な生成タスクを 次のように定義・設計する。 ある文書 $D$ に対し て, $K$ 個のクエリ・要約の組で構成される集合 $S=\left.\{\left(q_{1}, a_{1}\right),\left(q_{2}, a_{2}\right), \cdots,\left(q_{K}, a_{K}\right)\right.\}$ を生成する. 1 つの文書 $D$ に対し, 生成目標はデータセットで用い られた全てのクエリ・要約の組とする。また，その 個数 $K$ は定数として事前に与えるものとする.

## 2.4 タスクの評価方法

前述の目的を踏まえ，生成したクエリ・要約の組 の集合を，(i) 多様性と (ii) 内容一致性の 2 つ側面 で評価する. 具体的な評価指標は 4.1 節で記述する.

図 2 SegEnc (Fusion-in-Decoder) のアーキテクチャ

図 3 スパンを指定する手法による生成

## 3 クエリ推薦付き要約の自動生成

文書からクエリや要約を生成する際には， Transformer [3] をべースとした seq2seq モデルを用 いる. 本研究では特に, Fusion-in-Decoder $[4,5,6]$ のアーキテクチャを取り入れ，QMSumのクエリ 指向要約タスクで最先端の性能を達成している SegEnc [7] を主に採用する. SegEnc は図 2 のように 入力文を一定の長さでチャンクとして分割し, 別々 のエンコーダに入力したものをデコーダ側で結合す る. また, シーンに応じて各チャンク共通の適切な 接頭辞を入力に追加することで効果的な文生成を実現している. 本稿では, SegEncを用いたクエリや要約の生成手法として，以下の 2 つを検討する。

## 3.1 文書全体を入力する手法

まず，クエリ生成器に文書全体と生成するクエリ 数4)を入力として与え，クエリの集合を区切り文字 で繋いだ文字列として一括で生成する. その後，要約生成器に文書全体と生成したクエリの 1つを入力 として与え，対応する要約を個別に生成する。

## 3.2 スパンを指定する手法

文書全体ではなく，特定の区間（スパン）を入力 として，クエリや要約を個別に生成する. 図 3 に示 すように，同じ文書内でも毎回異なるスパンを与 え，入力情報を差別化することで，同一の文書に対 して複数の異なるクエリ・要約を容易に生成できる ようになる。また，クエリ・要約生成の際に明示的 にスパンを指定するため，生成結果に対する説明性 の向上も期待できる.

4）ただし，生成するクエリの個数は完全には制御できない.

1 つの文書に対して複数のクエリ・要約の組を生成する際に，互いに異なるスパンをどのように指定 するかは難しい問題であるが，本稿ではシンプルな 方法として，均等割り当てを検討する。これは，図 3 のように文書全体にスパンを均等に割り当てると いうものである．単純ではあるが，文書全体を力 バーするスパンから，文書の内容を広くカバーする クエリ・要約の生成が期待できる.

ターン・フィルタ 前述の均等割り当てに対する 工夫として，ターン・フィルタを検討する。これ は，文書内のあまり重要ではないターンを事前に予測し，文書から除去することで，スパンの予測精度向上を目指すものである．具体的には，データセッ トで文書にアノテートされている複数のクエリに対応するスパンに 1 つでも含まれているターンを 1 ， そうでないターンを 0 とラベル付けした教師デー タを準備し，文書の各ターンを二値分類する．その 後，0 とラベル予測したターンの一部を除去して， スパン指定を行う．実際には，BIO 記法 [8] を採用 し, 単語ごとに BIO のラベルを予測する分類器を構築し，ターンに含まれる全ての単語の予測ラベルの 多数決でターンのラベルを決定する。

## 4 実験

提案手法の性能を検証するため，クエリ推薦付き 要約の自動生成を QMSum [2] 上で実験した. 基本的に，クエリ・要約は SegEnc で「クエリ $\rightarrow$ 要約」の 順で生成し，ターン・フィルタは無効とした。

スパン指定の有無 文書全体を入力する手法と均等割り当てでスパンを指定する手法との性能を比較 し，スパン指定がクエリ・要約の生成に与える影響 を検証したい。また本項目では，SegEncに加えて LED-large[9]をクエリ生成器とした場合も実験し, モデル構造とクエリの多様性の関係についても検証 した.

ターン・フィルタの有無 均等割り当てにおけ るターン・フィルタの有効性を検証したい．また， ターン・フィルタを有効・無効にした場合に加え， データセットの正解のスパンを与えた場合も比較 し，スパンの予測精度がクエリ・要約の性能に与え る影響について検証した。

クエリ・要約の生成方法 スパンを指定する手法 において，クエリ・要約の生成順序や方法の違いが もたらす影響について調査したい。具体的には「ク エリ $\rightarrow$ 要約」「要約 $\rightarrow$ クリ」「クエリ＋要約」「要約十クエリ」の 4 通りを検証した. 最初の 2 つは個別の生成器でクエリ・要約を順に生成するが, 生成順序を入れ替える. 残りの 2 つは 1 つの生成器でク エリ・要約の組を一括で生成するが，生成目標の順序を入れ替える。

## 4.1 評価指標

本稿では，スパンの重複度・クエリの多様性・ク エリと要約の内容一致性を文書単位で評価する。

Span-F1 スパンをターン番号の配列とみなし，正解のスパン $K$ 個と生成したスパン $K$ 個との間の 全てのペア $K^{2}$ 個について，重複度を $\mathrm{F} 1$ スコアで評価する。そしてスコアが高いぺアの組み合わせを最大二部マッチングで決定し，それらのペアの F1 ス コアの平均値を最終スコアとする.

distinct-n 生成したクエリ $K$ 個の間の語彙多様性を評価する指標として Li ら [10] が使用した distinct-nを導入する. distinct-n は $K$ 個のクエリに含 まれる [n-gram の種類数] / [n-gram の総数] で定義さ れる。本稿では $\{1,2\}$-gram について算出する.

ROUGE 正解および生成したクエリ・要約と の一致度を ROUGE-\{1,2,L(sum)\} [11] で評価する. Span-F1 と同様の要領でペアを決定し ${ }^{5)}$, それらのス コアの平均値を報告する。なおクエリについては， QMSum のスキーマ部分の一致を過剩に評価しない ようにするため，事前にルールに基づいてスキーマ 部分を除去し，ROUGEを計算する（付録 B 参照）.

## 4.2 実験結果

実験結果を表 1 と 2 に示す. 提案手法は，適切な スパン指定もしくはモデル構造によって，1つの文書に対して多様なクエリを提示し，それらに対する 要約を生成できた．また，クエリ・要約の内容に関 する精度も一定の水準に達したが，こちらは今後よ り改善の余地があると思われる．詳細な結果を以降 で分析する。なお，具体的な生成例は，本研究で制作したデモサイト6) 上で公開している.

スパン指定の有無 表 1 の2〜5行目に示すよう に，スパンを指定する手法での distinct-n は，クエリ 生成器が SegEnc・LED-large いずれの場合も，デー タセットの正解のクエリ（ $0.49,0.73 ）$ には及ばない が，一定水準の語彙多様性を達成した。一方で文書全体を入力する手法での distinct-n は， SegEnc の場
(\mathrm{sum})\}$ の平均値とする.

6) https://qss-demo.vercel.app/
}
表 1 スパン指定およびターン・フィルタの有無による性能の比較

表 2 クエリ・要約の生成方法による性能の比較

合は極端に高く，正解のクエリすら上回ったのに対 し，LED-large の場合は極端に低く，実際にはほぼ 同じクエリの反復となっていた. SegEnc は 3 節で 述べたようなモデル構造によって，明示的なスパン が無くても，実質的に均等割り当てに近い方法で文書の一部分に着目しているといえるが，LED-large には同様の機構が存在しない.これらの結果から，文書の特定の区間に着目する何らかの機構が多様な クエリの生成に重要ではないかと考えられる。ただ し，クエリ・要約の ROUGE にはいずれも明確な優劣関係が確認できなかったことから, 多様なクエリ であっても内容的に良いクエリ・要約の組が生成で きているとは限らない. 多様性と内容面での精度向上の両立は今後の課題である.

ターン・フィルタの有効性 表 1 の 5,6 行目に示 すように，ターン・フィルタを有効にした場合は， クエリの語彙多様性はわずかに低下したものの，ス パン・クエリ・要約の予測・生成精度は全面的に向上し, 本稿の提案手法の中では概ね最良のスコアが 得られた. スパンの予測精度向上に伴い，クエリ・要約を生成する精度も改善されたと考えられ，ター ン・フィルタの有効性が確認できた．ただし，表 1 の 1 行目に示すように, 正解のスパンを与えた場合 のクエリ・要約の ROUGE は他よりも大幅に高く, スパン予測の精度の低さがクエリ・要約生成のボト ルネックであることが示唆される。より適切なスパ ンの推定手法，およびスパンを指定しない生成手法 を構築することは，今後の課題である.

クエリ・要約の生成方法の影響 表 2 に示すよう に，クエリの distinct-n はクエリを先に生成する方法 (「クエリ $\rightarrow$ 要約」「クエリ+要約」) と要約を先に生成する方法（「要約ークエリ」「要約+クエリ」）で 大幅な差があり，後者の方が高い結果となった. ま た，クエリの ROUGE はいずれも「クエリ+要約」が 最も高い結果となった. このように生成方法はクエ リの生成に影響を与え，特に生成順序がクエリの語彙多様性に大きな影響をもたらすことがわかった.一方で, 要約の ROUGE は手法間での差が小さく, クエリの ROUGE との相関も確認できなかった.

## 5 おわりに

本稿では，クエリ指向要約の発展形として，クエ リも含めて自動生成するクエリ推薦付き要約を提案 し，具体的なタスクと評価方法の設計を行った. 次 に，設計したタスクに対して，文書全体を入力する 手法およびスパンを指定する手法を提案し，実験で は文書の特定の区間に着目する機構が多様なクエリ 生成に重要であることがわかった。また，スパンを 指定する手法では, 文書の不要な部分を事前に除去 することで，スパンの予測精度やクエリ・要約の生成精度が向上した. ただし，スパンの予測精度は依然として低く, クエリ・要約生成のボトルネックと なることが示唆された. さらに，クエリと要約の生成方法について検証し, 主に生成の順序がクエリの 語彙多様性に大きな影響を与えることがわかった。

今後は，クエリ・要約の組の多様性と内容面の向上の両立のため，より高度なスパンの推定手法，お よびスパンを指定しない生成手法の構築を検討した い.また，日本語を含めたデータセットの作成，よ り良いクエリ推薦付き要約の評価指標, 要約の可読性の定量的な評価方法についても研究を進めてゆき たい.

## 謝辞

本研究成果は, 国立研究開発法人情報通信研究機

構（NICT）の委託研究「自動翻訳の精度向上のため のマルチモーダル情報の外部制御可能なモデリング の研究開発」(課題 225）により得られたものです.

## 参考文献

[1] Hoa Trang Dang. Overview of DUC 2005. In Proceedings of the document understanding conference, volume 2005, pp. 1-12, 2005.

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[3] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, L ukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. In I. Guyon, U. Von Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, and R. Garnett, editors, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30. Curran Associates, Inc., 2017.

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[10] Jiwei Li, Michel Galley, Chris Brockett, Jianfeng Gao, and Bill Dolan. A diversity-promoting objective function for neural conversation models. In Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 110-119, San Diego, California, June 2016. Association for Computational Linguistics.

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[12] Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Veselin Stoyanov, and Luke Zettlemoyer. BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 7871-7880, Online, July 2020. Association for Computational Linguistics.

## A より詳細な実験設定

全ての実験では， 1 つの実験条件（生成モデル・方法・順序，スパンの指定方法，ターン・フィルタ の有無）に対して，seed 值を変更して 5 回ずつ実験 を行い，それらの平均值を結果として報告した。ま た, 事前学習済みモデルは HuggingFace ${ }^{7)}$ で公開され ているものを使用し, 微調整の際は, Huggingface の examples の実装コード8)を適宜改変した Python ファ イル・スクリプトファイルを使用した.

## A. 1 ターン・フィルタ

事前学習済みの Longformer-base [9]を微調整して モデルを作成した. QMSum の文書は非常に長いた め,一度にモデルに入りきらない場合は, 4,096Token ごとに区切って入力を行った. その際，Vig ら [7] の研究を参考に，入力区間は $50 \%$ オーバーラップさ せ，入力の端付近の予測をなるべく使わないように 配慮した. なお，モデルの予測に基づいて文書から ターンを除去する割合は最大でも文書全体の $25 \%$ と し，残すターンがなるべく連続した区間となるよう に実装した．また，割り当てるスパンのターン数自体は，同一の文書内で通常の均等割り当ての場合と 揃えることで，Span-F1 によるスパンの重複度評価 の公平性を保つこととした. このことにより，ター ン・フィルタを有効とした場合は, 通常の場合と異 なり，割り当てたスパン間で区間の重複が発生して いる.

## A. 2 クエリ・要約生成器の学習

割り当てたスパンのテキストから $\operatorname{SegEnc}[7] も$ しくは LED-large[9] でクエリ・要約を生成した. SegEnc は BART-large[12] をバックボーンモデルと し，チャンクサイズを 512 ，最大チャンク数を 32 ，入力のオーバーラップを $50 \%$ とした. LED-large は 入力長上限が 16,384 token のものを使用した。また 生成器は, データセットの正解のクエリ・要約およ び対応する関連スパンからクエリ・要約を予測する ように学習させた。なお，学習率は $5 \mathrm{e}-6$ ，エポック 数は 10 とした.

## B クエリ評価時のスキーマ除去

本稿では，生成したクエリを評価する際，QMSum のスキーマ部分の一致を過剩に評価することを防止するため，事前にルールベースでスキーマ部分 を除去した上で ROUGE を計算した。具体的には， QMSum の論文 [2] に記載がある 13 種類の Specific Query Schema List および，条件を緩めた独自定義の スキーマを，Python の正規表現ライブラリで検出 し，スキーマ部分以外のみを残すように置換した。 スキーマとその置換方法の一例を表 3 に示す.

## C 生成結果のデモサイト

本稿で提案した，クエリ推薦付き要約の自動生成 モデルの出力例を，ブラウザ上で簡単に確認できる Web サイトを制作した. サイトは以下の URL およ

https://qss-demo.vercel.app/

7) https://huggingface.co/

8) https://github.com/huggingface/transformers


# 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.

## 参考文献

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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


# InstructSum: 自然言語の指示による要約の生成制御

西田光甫西田京介 斉藤いつみ 齋藤邦子
日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所
kosuke.nishida.ap@hco.ntt.co.jp

## 概要

GPT-3 などの事前学習済み言語モデルは，訓練 データを使うことなく指示を入力するだけで出力を タスクに適合させることができる。自然言語の指示 による言語モデルの出力制御の従来研究では，複数 のタスクの中の 1 つとして要約タスクへの適合を扱 い，どのような要約を出力するかまで制御する取り 組みがなかった. そこで本研究では, 3309 個の要約タスクを持つ InstructSum データセットを作成し た. さらに，長いソーステキストと指示の関係性を 効率的にモデリングする手法を提案した．評価実験 で InstructSum と提案手法の有効性を確認した。

## 1 はじめに

GPT-3 などの事前学習済み言語モデルは，言語モ デルにタスク定義や入出力例を自然言語で指示する ことで，モデルの Fine-Tuningを行わずに出力を制御することを可能にした [1]. 自然言語の指示によ る出力の制御は，非専門家や訓練データのないサー ビスに AI 開発の門戸を開いたことで，大きな注目 を集めている。近年では，モデルが指示に従う能力 を高めるため，大量のタスクを用意し，タスクごと に異なる指示を与えて教師ありマルチタスク学習を 行う Instruction Tuning が提案された [2]. Instruction Tuning を加えた事前学習済み言語モデルは，指示を 入力するだけで通常の訓練データを用いた教師あり 学習モデルに匹敵する性能を達成することが報告さ れている $[2,3,4]$.

本研究では, Instruction Tuning を要約タスクに導入し，自然言語の指示によって要約を制御すること に取り組む. 第一の貢献として，要約に特化した Instruction Tuning のデータセットとして InstructSum を作成した。このデータセットでは，クラスタリン グによって書き方が共通している要約の集合を得 て，クラウドソーシングによって要約の書き方を自然言語の指示に書き下した. 第二の貢献として，要

図1要約タスクにおける instruction-tuning.

約対象のテキスト（ソーステキスト）のみを先にエ ンコードして内部表現として保持することで，指示 だけを高速にエンコード可能なモデルを実現した. Instruction Tuning の従来研究に比較して要約タスク では入力長が長くなるが，提案モデルは精度を落と さずかつ効率的に指示とソーステキストを処理でき る. 評価実験により, InstructSum と提案手法の有効性を確認した。

## 2 InstructSum

## 2.1 問題定義

学習 ある要約タスクを自然言語で表現する指示 $I$ が与えられる。各タスクの訓練データとして (ソーステキスト $S$ ，ターゲットテキスト $T_{S, I}$ ) のぺ アの集合が与えられる。複数個のタスクから要約モ デルを学習する。

推論 要約モデルは，未知の指示（タスク）I と 未知のソーステキスト $S$ が与えられると，ターゲッ トテキスト $T_{S, I}$ を出力する.

## 2.2 データセットの収集

概要 前節で定義した問題定義に従うデータセッ トを構築するため，まず類似した書き方に基づく ターゲットテキスト（および対応するソーステキス

ト）のクラスタを作成し，クラスタ内のターゲット テキストに共通する指示を作成する。ここで，クラ スタ内のソース・ターゲットテキストの集合がタス クの訓練データに相当する.

ソース・ターゲットテキストの収集 [5] に従い， Wikipedia の概要部分をターゲットテキストとした.彼らは複数文書要約のために外部リンクの情報や Google 検索 API の結果を使ってソーステキストを 収集したが，本研究では同じ記事の概要以外の部分 をソーステキストとして利用した.

## ターゲットテキストのクラスタリング次にター ゲットテキストをクラスタリングし，書き方が類似 した記事のクラスタを得る. 複数の概要部分に共通 する下書きを作成するタスクを提案した [6] の手法 を参考にした。まず記事タイトルを単語分割し，同 じ箇所の 1 単語以外が一致するクラスタを作成す る. 次にターゲットテキストを単語分割し，クラス タ内の他のテキストに対してレーベンシュタイン距離を計算する. 全てのテキストと単語長の 0.7 倍以上離れている場合にクラスタから削除する．クラス タの大きさが 4 以下の場合はクラスタを削除する.

指示文の作成上記の手段で収集したクラスタの うち 900 クラスタ 8993 概要部分に対してアノテー ションを付与した. まず，以下の操作を繰り返しク ラスタに対して 5 つ指示文を作成する. この操作 では，ワーカの負荷軽減のため 1 クラスタ当たり 5 つのターゲットテキストを読む.
- 同一クラスのキーワード (Donald Trump と Joe Biden など）を各ターゲットテキストから抜き 出し, キーワードのクラス名 (President's Name など）を考える。

・クラス名に言及する指示文を書き下す。

・クラスが現れる順番が共通する場合，順序に言及する。

・クラスを含むターゲットテキストが 3 つ以下で ある場合，そのクラスを含む条件に言及する。

## 指示文とターゲットテキストの関係情報の付与次に，ターゲットテキストを文に分割したターゲッ ト文と 5 個の指示文の関係フラグを付与する. 関係 フラグは，ある指示の内容をターゲット文が含んで いるかどうかを $\{0,1\}$ で表現する.

ここで，指示文 1 から指示文 $j$ まで $(j=1, \cdots 5)$ を連結することで，1 つのクラスタから 5 通りの指示 $I$ を作成する。関係フラグを用いて，指示 $I$ の 1 指示文でも関連があるターゲット文を繋げたテキス

図 2 データセットの例. 指示 $I$ とターゲットテキスト $T_{S, I}$ に処理する前の指示文・Wikipedia 記事の例を示す.

表 1 統計值.

トを作成し，改めて指示 $I$ とソーステキスト $S$ に対応するターゲットテキスト $T_{S, I}$ と定義する. ここ で，ターゲットテキストが連続した文でないときは データセットから取り除く.

データの分割 クラスタ内の Wikipedia 記事のカ テゴリ情報を用いて，評価セットに未知の指示が含 まれるように 746/50/104 クラスタを訓練/開発/評価 セットに分割した。詳細は付録に示す.

## 2.3 データ分析

図 2 にデータ例を示す. 表 1 にデータの統計值を 示す. 指示，ソーステキスト，ターゲットテキスト のトークン長を $L_{I}, L_{S}, L_{T}$ と書く.

指示文 作成した 4500 指示文がどのような指示 なのか調査するため, 最初の単語の分布を調べた. If から始まる条件付きの指示が $13.0 \%$ ，順序に言及 する指示が $36.7 \%$ あるため，単純なキーワードクラ スだけを指定するよりも複雑な指示ができる. 残

り，多様な表現の指示が含まれる.

ソース・ターゲットテキスト ソース・ターゲッ トテキスト間の Rouge-L [7] を評価すると，28.1 であった. 外部リンクページと Google 検索結果 に基づきソーステキストを構築した Wikisum [5] は Rouge-Lを 17.0 と報告しており，InstructSum は WikiSum に比べてテキスト間の整合性が高いデー タセットであると言える.ソース・ターゲットテキ ストの長さ 1299.2 と 86.9 は要約データセットとし ては標準的か少し長い程度である。代表的なデータ

図 3 指示の分類と最初の単語の分布.

セットである CNN/DM [8] は 789.9 と 55.6 である.

## 3 モデル

同一のソーステキストに異なる指示を与えて複数回要約を生成する現実的な設定において，ソーステ キストをモデルの内部表現として保持して計算効率を高める手法を提案する. Transformer 構造 [9] の Encoder-Decoder である T5 [10] をべースとする.

入出力形式 モデルの入力は, 'Instructions: \{I \} According to the above instructions, summarize the following article. Title: $\{T i\}$ Article: $\{S\}$, とした. ここ で，波括弧は代入操作，Ti は Wikipedia 記事のタイ トルを示す. 出力はターゲットテキストのみであ る. 入力は最初の 1024 トークンのみを用いた.

内部表現保持モデル まず，Transformer の selfattention について再確認を行う. Query, Key, Valueの 行列 $Q, K, V \in \mathbb{R}^{L \times d}$ を使って隠れ状態

$
H=\operatorname{Attn}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{\top}}{\sqrt{d}}\right) V
$

を得る. $L$ は系列長， $d$ は次元サイズである.この 計算量が Transformer Encoder のボトルネックであ り， $O\left(\left(L_{S}+L_{I}\right)^{2}\right)$ の計算量が必要である.

そこで，提案モデルでは $Q, K, V$ を指示 $I$ の系列 $Q_{I}, K_{I}, V_{I} \in \mathbb{R}^{L_{I} \times d}$ とソーステキスト $S$ の系列 $Q_{S}, K_{S}, V_{S} \in \mathbb{R}^{L_{S} \times d}$ に分割する. ソーステキストを $H_{S}=\operatorname{Attn}\left(Q_{S}, K_{S}, V_{S}\right)$ とエンコードする. $K_{S}, V_{S}$ は ソーステキスト表現としてモデルが保持する.

指示が入力されたときは $H_{I}=\operatorname{Attn}\left(Q_{I}, K, V\right)$ とエ ンコードできる. $K_{I}, V_{I}$ は $K_{S}, V_{S}$ と繋げることで $K, V$ とする. この操作では, 最も大きい $O\left(L_{S}^{2}\right)$ の計算を 2 回目以降の指示入力で省略できる.

学習・推論学習時の損失は Teacher-Forcing と Cross-Entropy によって計算した. 推論時の生成は ビーム幅を 2 とした Beam-Search で行った.表 2 自動評価値. Zero-shot は InstructSumによる学習を 行わない. No Inst. は指示 $I$ を入力しない. Full は通常の Transformer モデル（full self-attention）である.

## 4 評価実験

ベースモデルである T5 に対して Instruction Tuning を実施した FLAN-T5 [4]を初期值として InstructSum で学習した. 評価指標には，要約タスクで一般的な Rouge-L（R-L） [7]，BLEU-4（B-4） [11]を用いた. その他の設定の詳細は付録に示す.

## 4.1 結果と議論

## InstructSum により指示型要約の性能は向上する

か？ 表 2 に結果を示す. InstructSum で訓練を行う ことで，Base, Large モデルであっても Zero-shot の XXL モデルの性能を大きく上回った. InstructSum による訓練は，既に Instruction Tuning 済の FLAN-T5 を初期値とした場合でも指示によって要約を制御 する能力を高める効果があった．また，RTX8000 4GPUs で計算した場合，XXL モデルの評価データ の推論時間が 161 分に対し Large モデルの訓練・推論時間は計 94 分であるから, 時間・空間計算量の 観点からも InstructSum の利用は有用である.

## 内部表現の保持により性能を維持し効率性を高 められるか？ 内部表現保持モデルを用いた場合で も，Large モデルの Rouge-L では 0.63，BLEU-4 では 0.09 ポイントと, 性能が僅かに下がるに留まった.指示を入力した Large モデル Encoder の演算数は提案手法を用いることで Base モデルの 174GigaFLOPS より小さい24GigaFLOPS に抑えられた. 入力 1024 トークンのうち指示は冒頭の平均 41 トークンであ るため，通常の self-attention は計算量が多いにも関 わらずソーステキストと指示の離れた位置間の相互作用のモデリングへの貢献が少なく，提案手法が精

} \\

図 4 提案モデルの生成例. ソース・ターゲットテキスト の全文はhttps://en.wikipedia.org/wiki/Fujifilm_X-T2 にて確認できる。

図 5 指示文数ごとの平均長.

度・計算量の面でバランスが良いと言える。

指示によって生成結果は変化するか？ 表 2 に示 す様に，指示を入力せずに InstructSum で訓練・評価 した場合，性能が下落した. 次に，図 4 に生成例を 示す. 要約の制御を学習する Instruction Tuning によ り，提案手法は指示の内容に従う要約を生成出来て いる. さらに，図 5 ・図 6 に I の指示文数ごとに評価した結果を示す. 提案手法は，正解要約の長さに 合わせて生成要約の長さも変化している. 自動評価值は短い指示・正解要約に対して性能が高い. 特に precision のみで計算する BLEU-4 で短い正解要約に 対して性能が高いことから，指示に対して簡潔に要約を生成していると言える。指示を入力しない場合 はソーステキストのみに依存するため，平均的な長

図 6 指示文数ごとの自動評価值.

さの出力を学習してしまう.

## 5 関連研究

クエリ依存要約 本研究と最も関わりの深いタス クである $[12,13,14,15,16,17]$. しかし， 1 つの指示 （タスク，クエリ）に複数のソース・ターゲットテキ ストのペアがあり，さらに複数タスクの学習ができ るという点で本研究は新しく，指示による要約の制御の研究に適している.

要約の生成制御 自然言語の指示・クエリ以外に もキーワード $[18,19]$ や長さ $[20,21,22]$ に関して要約の生成を制御する研究があるが，InstructSum は自然文で要約の内容や記載順序を指示できる点に新し さがある。一方で，長さは指示数で間接的に制御す るのみであるため，今後の課題と言える。

Instruction Tuning Instruction Tuning のために多 くのタスクを含むデータセットが提案されてお り $[2,23,24,25,26,27,28]$, それらでは要約データ セットも用いられている。しかし，これらの研究で は要約タスク自体への適合を学習する。InstructSum は要約の制御のための Instruction Tuning に取り組ん だ初めての研究である.

## 6 おわりに

本研究では，要約における Instruction Tuning を実現するため，InstructSum の作成と内部表現保持モデ ルの提案を行った. 本研究の貢献を以下に示す.

本研究の独自性. InstructSum は，ターゲットテ キストのクラスタリングと組み合わせることで要約 における Instruction Tuning に初めて取り組んだ。

本研究の重要性. 指示による要約の制御の実現 により, 自動要約の事業領域を広げることができる。 InstructSum 及び内部表現保持モデルは，この実現に 資すると考える. Instruction Tuning は ChatGPT [29] にも利用されており，言語モデル研究における 重要技術として注目されている. InstructSum は Instruction Tuning の高度化・評価に貢献できる。

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[21] Itsumi Saito, Kyosuke Nishida, Kosuke Nishida, Atsushi Otsuka, Hisako Asano, Junji Tomita, Hiroyuki Shindo, and Yuji Matsumoto. Length-controllable abstractive summarization by guiding with summary prototype. arXiv preprint arXiv:2001.07331, 2020.

[22] Yizhu Liu, Qi Jia, and Kenny Q. Zhu. Length control in abstractive summarization by pretraining information selection. In ACL, pp. 6885-6895, 2022.

[23] Swaroop Mishra, Daniel Khashabi, Chitta Baral, and Hannaneh Hajishirzi. Cross-task generalization via natural language crowdsourcing instructions. arXiv preprint arXiv:2104.08773, 2021.

[24] Yizhong Wang et al. Super-naturalinstructions: Generalization via declarative instructions on $1600+$ tasks. In EMNLP, 2022.

[25] Victor Sanh et al. Multitask prompted training enables zero-shot task generalization. In ICLR, 2022.

[26] Jason Wei, Maarten Bosma, Vincent Zhao, Kelvin Guu, Adams Wei Yu, Brian Lester, Nan Du, Andrew M. Dai, and Quoc V Le. Finetuned language models are zero-shot learners. In ICLR, 2022.

[27] Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andy Zou, Mantas Mazeika, Dawn Song, and Jacob Steinhardt. Measuring massive multitask language understanding. In ICLR, 2021.

[28] Aarohi Srivastava et al. Beyond the imitation game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models. arXiv preprint arXiv:2003.13028, 2022.

[29] OpenAI. Chatgpt: Optimizing language models for dialogue, 2022. https://openai . com/blog/chatgpt/.

[30] Diederik P. Kingma and Jimmy Ba. Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.

[31] Adam Paszke et al. Automatic differentiation in pytorch. In Autodiff, 2017.

[32] Thomas Wolf et al. Transformers: State-of-the-art natural language processing. In ACL: System Demonstrations, pp. 38-45, 2020.

## A InstructSum

## A. 1 データ収集

Wikipedia は CirrusSearch の 2021 年 10 月 11 日の dump データを用いた ${ }^{1)}$. CirrusSearch は Wikipedia をテキストに前処理したデータを提供しているた め, 表から自動変換したテキストもソーステキスト に含めることができる.

## A. 2 データ分布とデータスプリット

図 8 にソース・ターゲットテキストで作成した ワードクラウドを示す. 地名違いや年度違いのタイ トルの記事のクラスタが作成されやすいため，特に 地理・政治・スポーツのデータ数が多くなっている。

図 7 ソーステキストのワードクラウド.

図 8 ターゲットテキストのワードクラウド.

データセットが含む Wikipedia ページについて， Cirrus Search が自動分類したカテゴリの分布を表 3 に示す. 1 つのページは複数のカテゴリに属する.本研究では未知の指示に従う能力を評価するた め, Geography カテゴリをクラスタ内に含まない 104 クラスタを評価セットとした。残り796クラスタの表 3 Wikipedia 記事が属するカテゴリ/サブカテゴリの トップ 10.

うちランダムな 50 クラスタを開発セット，残りを 訓練セットとした.

## B 実験

## B. 1 実装

実験には NVIDIA Quadro RTX 8000 (48GB) GPUs 4 枚を用いた。ハイパーパラメータを表 4 に示す. 訓練時は入力長をデフォルトの 512 として学習し，推論時に T5 の relative positional embedding $の$ 最大入力長を 1024 に変更した。最適化手法には Adam [30] を 用いた。実装には PyTorch [31] と Transformers [32]を 用いた。指示を入力しないときの入力は 'Summarize the following article. Title: $\{T i\}$ Article: $\{S\}$ 'とした.図 5 と図 6 の実験では，データ数確保のため，2.2 節 の最後で行ったターゲットテキストが不連続な場合 のデータ削除を評価データでは行わなかった。

1) https://dumps.wikimedia.org/other/cirrussearch/


# 物語の時系列要約法

呉宗翰 天沼博 松澤和光
神奈川大学大学院 工学研究科
}

r202170128yf@jindai.jp amanuma@kanagawa-u.ac.jp matsuk90@jindai.jp
## 概要

本研究では、アニメで放送されたライトノベル作品に対して、時系列を考慮した小説自動要約を提案 する。第 1 章では、コミックやアニメ、ライトノベ ルの問題点について述べる。第 2 章では、自動小説要約における既存研究について簡略的に述べる。第 3 章では、本研究で提案するシステムについて述べ る。第 4 章、第 5 章では、第 3 章で提案したシステ ムについて評価、考察を行う。

## 1 研究目的

多くのライトノベルは、制作会社によってアニメ 化、コミック化されている。そのため、原作を知ら なくとも制作された分だけライトノベルの物語を知 ることができる。しかし、放送を待てずに物語の続 きを知りたい人がライトノベルを購入しようにも、続編が何巻に相当するのか、分かりづらい。また、 アニメ制作会社が続編を放送するのを期待しても長 い月日がかかる。さらにコミックでは、打ち切りと いったことも起き、続編が描かれない場合もある。

また、ライトノベルは基本的には時系列順に物語 を進めていくが、作者が意図して時系列を順序不同 にすることがある。『空の境界』の作者、奈須きの こ氏によると、時系列を順序不同にすることで、物語がミステリ的な内容になり、読者は物語を考察・整理する事で快楽を得られる[1]。しかし、パズルの ような作品を読むのが苦手な人にとっては、読みづ らく購入しづらい。そこで、ライトノベルを楽しみ 易くするために、物語を時系列に並び直した情報を 提示して物語を読む助けとする。さらに、物語の重要な事柄を抽出する事で、アニメや漫画の続きを読 むためにライトノベルを購入する人の手助けになる と考える。

## 2 既存研究

自動要約モデルは新聞や論文向けのものが多い [2][3][4]。小説の内容に焦点にあてて研究しているも のの多くは、「走れメロス」や「羅生門」といった 純文学が対象となっている。ライトノベルや推理小説等といった媅楽小説（大衆文学）の自動要約につ いては、ごく少数の研究者が行っているだけである。

## 3 提案手法

システム全体のフローチャートは図 1 に示す。ま た、対象となる小説の物語文には、テキスト処理を 行い「代名詞」を「固有名詞」に変換したものを使用する。

図 1 システムのフローチャート

## 3.1 品詞や単語の選別

ライトノベルには、情景や感情を表すために、「き れい」や「はあ」といった形容詞や感嘆詞の等の品詞を多く使われる。しかし、ライトノベルの内容の 大まかに知る上で不必要な品詞であるため、省くこ とでライトノベルの文章量を減らす。また、ライト ノベルには架空の人物や国等が登場するが、Mecab のシステム辞書では、それらの単語を未知語と表記 され、単語に正しい品詞が生成されない。そのため、 ユーザー辞書を追加することで対応させる。

## 3.2 文の主節を抽出

小説には、登場人物の「感情」や「情景」を強く 強調するために、「比喻」や「倒置法」「擬人法」 といった修辞法を使われている。修辞法を使用した 文は、結論がぼやけてしまい、内容を解りづらくし てしまう。特に、ライトノベルは「倒置法」「比喻」 を使い、登場人物の魅力を上げているので、文章の 内容をわかりやすくするために、文の主節を抜き出 すのは必須だと考える。

今回は、山内長承氏が開発したシステム[5]を参考 に、主語、動詞、目的語、情報句を抜き出す。情報句とは、「日時」や「場所」といった、文には影響 しないが情報となる句のことである。この情報句を 使い、3.5 節に示す時語検索を行う。

その他の主節は、主語、目的語、動詞の順に一つ の文にする。その後、この文を使って類似文章検索、重要文抽出を行う。

## 3.3 類似文章を省く・要約する

機械学習ライブラリである「scikit-learn」を使い、文章に tf-idf 值をつける。ここで、scikit-learn で行う tf-idf の定義[6]は一般に知られている定義とは異な るので以下に示す。

$
\begin{aligned}
& t f_{t, d}=\text { 文書 } \mathrm{d} \text { 中の単語 } \mathrm{t} \text { の出現回数 } \\
& \mathrm{idf}_{\mathrm{t}}=\log \frac{1+\text { 総文書数 }}{1+\text { 単語 } \mathrm{t} \text { を含む文書数 }}+1
\end{aligned}
$

また、類似度はコサイン類似度で測定する。 ライトノベルでは、主に地の文と会話文で構成され、地の文と会話文で同じ内容を表現の仕方を変えて描 かれていることが多い。そこで、似た内容の文章を 以下のように省く。

まず 1 文目と 2 文目以降を比較し、 1 文目と類似性が高いと評価された文を省く。次に 2 文目と 3 文目以降を比較し、2 文目と類似性が高いと評価され た文を省く。同様に、 3 文目以降もこの操作を行う。

## 3.4 重要文の抽出

重要度の高い文を抜き出すことで、アニメやコミ ックからその作品を知った人でもライトノベルを途中から読み始めることができる。ここで、重要度の 高い文とは、主人公に降りかかる出来事や、主人公 に間接的にかかわる出来事と仮定する。ライトノベ
ルでは、主人公に関係する出来事には、主人公や主人公に近しい人物の名前が現れる。それらを抽出す る事で重要度の高い文を抽出できると考える。

重要度を測るためにテキスト自動要約ライブラリ である「pysummarization」を使用する。要約ライブ ラリの制作者 Accel Brain 社によると、このライブラ リは「LSTM をベースとした Sequence-to-Sequence の 学習を実現するニューラルネットワーク言語モデル の基礎モデルを re-seq2seq の学習モデルや再構成モ デルに応用することで、文書自動要約器を実装した もの」[7]と説明されている。

このライブラリで算出した重要度のうち、主人公 や主人公に近しい人物の名前がある文の重要度を高 くする。その後、重要度の高い文、 $10 \sim 12$ 個を出力 する。

## 3.5 時語検索

時語データを作成する。作成方法は先行研究[8]を 参考にする。奥村紀之氏は時間に関する情報を保持 した時語データベースとして，時間帯単位，年月日単位，季節単位，人生単位の 4 種類に分類した。以下に, 奥村氏による 4 種の単位の定義と例を示す[8]。

- 時間帯単位時語

一日の中のある時間帯を表す時語

(例：朝，夜)

- 年月日単位時語

一年や一日単位の移り変わりを表す時語

(例：日，年，今日，再来月，火曜)

- 季節単位時語

一年の季節のどこかを表す時語

(例 : 春，夏，春分，七夕，海)

- 人生単位時語

人の一生のある期間を表す語句

(例：高校生，生年)

辞書作成にあたり奥村氏の方法は「時を関する語句をアンケート調査でサンプル収集」 $\rightarrow$ 「サンプル を 5 名の被験者が判定」 $\rightarrow$ 「時間関連の語句である と評価」したものを時語として採用する $[8]$ 。今回は 時間の都合上、「辞書で時間に関する語句を収集」 $\rightarrow$ 「被験者 132 名で $15[\%]$ 以上が認めた時語」 $\rightarrow$ 「国語の高校教員 2 名に妥当と評価」したものを時語と して採用したものを使用する。また、人生単位時語 は評価しない。

## 3.6 時系列に並びなおす

3.2 節で抽出した情報句を日数と時語に分ける。時語は、「年月日」「時間帯」「季節」の 3 項目を判定させる。

まず初めに物語の始まりの文を「0 日」とおく。そ れ以降の文で「90日」や「『年月日』に関する時語」 があれば日数計算を行う。その後、日数の数が低い 順に並べる。

その他の 2 項目では、「時間帯」は「朝」「昼」

「夕」「夜」を、「季節」は「春」「夏」「秋」「冬」 をそれぞれ順番に「1」「2」「3」「4」のラベルを 付ける。その後、日数を基準に「時間帯」は 1 日ご とに、「季節」は 365 日ごとにラベルの数が低い順 に並べる。

## 4 評価実験

今回提案した手法の結果を図 2 に示す。この結果 をもとに 2 種類の評価実験を行う。

図 2 システムの出力結果

## 4. 1 正誤評価

アニメ 1 話ごとを理想的な出力結果と仮定し、出力結果と比べ正誤評価を行う。評価項目は、記述の 精度、あらましの再現率、話のバランス、の 3 項目 を行う。記述の精度は出力結果の記述が適当かを判定、あらましの再現率はアニメの何話を再現してい るかを判定、話のバランスはアニメ全話で偏りがな いか判定する。正誤結果の一部を表 1 にまとめた。正誤結果は記述の精度は 21.7[\%]、再現率は 52.2[\%] である。

表 1 アニメとの正誤判定の一部

また、出力された日時が適正かライトノベルと比 べた結果、アニメの一期の最後と比べ、6 日のずれ が生じた。図 3 にシステムと原作小説の経過日数の 比較グラフをしるす。

図 3 原作小説とシステムの経過日数

## 4. 2 アンケート評価

アニメ視聴者にアンケートを行い、あらましを把握するのに役立つか、またアニメ何話なのか分かる 出力になっているか評価してもらう。評価結果を図 4、図 5 にまとめた。

■役に立つ ■必要ない

図 4 あらましの把握

図 5 小説の話の推測

## 5 考察

今回、提案した手法により、アニメの続編にあた る話を原作小説から読むことが可能であることがわ かる。このことは、アンケート評価から分析できる。

あらましの把握では、必要がないと回答した被験者が多かった。必要がないと回答した理由の多くが 「意味の分からない文が多い」と否定的であった。一方で、「あらましの把握には役に立たないが、日
数と文からある程度、想像できる」と肯定的な理由 があった。

小説の話の推測では、「推測できる」と回答した 被験者が多く、その理由が「日数と内容から推測で きるが、自信をもっては答えられない」であった。

このことから、アニメ放送後の内容の続きから原作小説を読むことは可能と考える。ただし、あらま しの把握で否定的な理由が「不可解な文」であるこ とから、この手法は、記述の精度が不十分である。 このことは、正誤評価から考察される。前述した通り、誤評価では特に記述の精度が悪い。 その結果、あらましの再現率が低なり、話のバラン スに偏りが出たと考えられる。その原因は二つ挙げ られる。

1つ目は、「助詞」である。今回行った構文解析で は、「述語」に対しての「助詞」の関係で、「主語」 と「目的語」を判別していた[5]。しかし、「主語」 や「目的語」につながる「助詞」の有無を判別しな かったことで、文章として不十分な文が出力された。

2 つ目は「要約方法」である。アニメは、製作費等 によるが、3 ケ月を 1 クールで全 12 話を 1 話 25 分 で放送し終了する。そして、小説によって、全 12 話 で放送される小説の内容が 1 章から 2 章で構成され る。しかし、制作会社は 1 話 25 分を全 12 話で原作小説の 1 章から 2 章に描かれている内容のすべてを アニメに反映することができない。そのため、不必要な内容を省略する場合がある。このことを考慮せ ずに原作小説の要約を行うと、アニメに描かれてい ない場面を、重要度の高い文として要約してしまう 可能性がある。これを解決するには、入力した文章 をそのまま出力される「抽出型」ではなく、入力し た文章を元に新しい文を生成する「生成型」である べきと考える。最後に時系列のずれを考察する。提案した手法は、小説の始まりの順に計算されている。しかし、原作小説は、同じ内容を「視点」や「場面」を変えて描 く場合がある。

「視点」とは、話の中心人物である「主人公」に 起きた出来事を主軸に描くが、主人公以外のキャラ クターの魅力を引き出すために、別の人物の「視点」 で「主人公」に起きた出来事を描かれる。そのため、「主人公」に起きた出来事と別の人物の「視点」の 2 つ以上の「視点」に同じ内容を描かれる。しかし、今回の提案手法では「視点」について考慮しなかつ たので、経過日数にずれが生じた。「場面」とは、話の中心となっている「舞台」や 「場所」のことである。仮に「A 国」「B 国」「C 国」 とあり、「B国」「C 国」から「A 国」に行くのにか かる経過日数が「B 国」の方が「C 国」と比べて 2 日早いと仮定する。このとき、今回提案した手法では、実際には違う「国」を同じ「国」と取り扱ったため に、経過日数にずれが生じた。

## 6 今後の課題

5 章より、記述の精度と日数の計算方法が提案し た手法の問題点である。

記述の精度は 4.1 節の結果で示した通り、記述の 精度が $21.7[\%]$ と低い値となっている。また、 4.2 節 で被験者から頂いた否定的な意見には「不可解な文 が多い」「読みづらい」「内容がわからない」等々、文の記述に関する内容が多くみられた。

日数の計算方法は 4.1 節の図 3 により、提案した 手法のシステムには、原作小説と比べて日数の経過 が大きくなっている箇所があり、また変化していな い箇所がある。これらの箇所は 5 章で述べた通り、「視点」や「場面」が変わった箇所であった。その ため、視点の変化や場面の変化を考慮する必要があ る。

以上のことから、記述の精度と日数の計算方法に ついては今後の課題である。

## 参考文献

[1]「とらだよ。vol.81」,とらのあな, 2007 年 10 月

[2] 安武凌, 野中 健一, 岩井 将行「LexRank を用 いた小説文章からの自動要約手法の検討」

第 16 回 Webインテリジェンスとインタラクション 研究会

https://www.jstage.jst.go.jp/article/wii/16/0/16_38/_pdf/char/ja(参照 2022/1/5)

[3] 下窪 聖人「BERT で獲得する各場面の分散表現 を用いたコサイン 類似度に基づく小説の挿絵推」

法政大学学術機関リポジトリ

gradcis_16_19T0010 (2).pdf(参照 2022/1/5)

[4] 山本 悠二, 増山 繁, 酒井 浩之「小説自動要約 のための隣接文間の結束性判定手法」

言語処理学会年次大会発表論文集

https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2006/p df_dir/C5-4.pdf(参照 2022/1/5)

[5] 東邦大学理学部情報科学科山内のサイト

「CaboCha による係り受け解析の利用〜文の主節の 骨組を取り出す」

https://pepper.is.sci.toho-u.ac.jp/(参照 2022/6/23)

[6] scikit-learn"6.2.3.4.Tf-idfterm weighting"

6.2. Feature extraction - scikit-learn 1.2 .0 documentation (参照 2022/6/28)

[7] pysummarization $\cdot$ PyPI,

$\lceil$ Usecase: Summarization with Neural Network Language Model.」

pysummarization $\cdot$ PyPI（参照 2022/8/29）

[8] 奥村 紀之, 瀧本 洋喜, 「物語文章における時系列推定の拡張」

第 12 回情報科学技術フォーラム

F-010.pdf (ieice.org) (参照 2022/6/30)


# 観測した周囲の状況を曖昧な発話に統合した 対話ロボットによる気の利いた行動選択

田中翔平 ${ }^{1,2}$ 山崎康之介 1,2 湯口彰重 ${ }^{2,1}$ 河野誠也 ${ }^{2}$ 中村哲 1 吉野幸一郎 2,1
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
\{tanaka.shohei.tj7, yamasaki.konosuke.yi5, s-nakamura\}@is.naist.jp
\{akishige.yuguchi, seiya.kawano, koichiro.yoshino\}@riken.jp

## 概要

人と協働する対話ロボットは，ユーザの要求が曖昧な場合でもユーザが必要とする行動を取ることが 期待される。言い換えれば，対話ロボットはユーザ 発話の内容のみでなく，ユーザの周囲の状況を正確 に理解して気の利いた行動を選択する必要がある.本研究では，このように周囲の状況から得られるマ ルチモーダル情報を活用するロボットの行動選択モ デルを構築した. また，モデルに入力するユーザ発話や周囲の状況を人手で書き起こした場合と自動認識した場合を比較した. 実験結果より, 気の利いた 行動をとるために必要な周囲の状況を選択的に与え ることで行動の選択精度が向上することがわかっ た. また, 周囲の状況に関して精度に限りがある自動認識結果を用いた場合でも，単純な事前学習モデ ルで抽出した特徵量を用いる場合よりは高精度で行動を選択できることが明らかになった。

## 1 はじめに

対話ロボット・システムが人と協働することを想定したこれまでの研究の多くは，ユーザの要求がロ ボットに対して明示される，あるいはシステムの問 い返しによって要求が明確化されることを仮定して いた $[1,2]$. しかし実際には，ユーザ自身が持つ要求が曖昧で，ユーザから明示的な要求を示すことが できない場合も多い $[3,4]$. “曖昧”とはユーザが何 らかの潜在的な要求を持っているにも関わらず，そ の要求の条件を明確に言語化できない状況にある ことを意味する [5].こうした曖昧な要求に対して，気心の知れた人間同士であれば気を利かせて相手が 必要としそうな補助を行動として起こすことができ る. 例えば，人が起きたタイミングで水を持ってい く，ため息をついたときに「どうしましたか？」な
どと聞くような行動を取ることができる。このよう に，人間と生活環境を共にする対話ロボットは，単 に相手からの要求に応じて動作するだけではなく, ユーザ発話に紐づいた状況に応じて能動的に振る舞 いを決定することが求められる。

こうした気の利いた行動をとることができるシス テムを実現するため，これまでにユーザの曖昧な要求とユーザの周囲の状況を表す画像，およびロボッ トの気の利いた行動で構成されるコーパスを収集し てきた [6]. このコーパスは，ユーザ発話のテキス トやロボットの一人称視点を想定した画像というマ ルチモーダルな情報を統合的に活用し，ロボットが そのユーザの状況にあった行動 (気の利いた行動)を 選択することを想定している。このデータで，入力 をユーザの発話と周囲の状況，出力を気の利いた行動として教師ありで分類するベースラインモデル を構築した。このとき，特に状況についてシステム が正しく認識をできるよう，様々な説明的な特徴量 のアノテーションを大力として利用した。これは例 えば，ユーザ発話時点でのコーヒーテーブル上の物体，ユーザの把持物体，ユーザの姿勢などが含まれ る. こうした特徴量をべースラインモデルの入力と して利用した場合，大規模事前学習モデルを用いて 抽出した特徴量のみを与える場合よりも気の利いた 行動選択の精度が大きく向上することがわかった.

しかし，実際にロボットでこうした特徴量を利用 する場合，状況に対する説明的な特徴量をいかに自動認識して利用できるかという問題が生じる. そこ で本研究ではこれらの特徵量を自動認識した場合に どの程度の精度で気の利いた行動を選択できるか検証した。この検証には，一般に広く用いることがで きる音声認識, 物体認識, 姿勢推定などのモデルを 利用した. 実験結果より，説明的な特徵量を自動認識した場合，アノテーションで与えた特徴量を使う

図 1 気の利いた行動の例: ロボットはバナナを持ってき ている.

表 1 家庭内ロボットの行動カテゴリリスト バナナを持ってくる，充電ケーブルを持ってくる， コップを持ってくる，ケチャップを持ってくる，宅

を持ってくる,テイッシュ箱を持ってくる, 充電 ケーブルを片付ける，コップを片付ける，ケチャツ プを片付ける，ミニカーを片付ける，ペットボトル を片付ける，リモコンを片付ける，スマホを片付け る，お菓子を片付ける，ティッシュ箱を片付ける， ゴミをゴミ箱に捨てる，缶切りを持ってくる，クッ キングシートを持っでくる，グラスを持ってくる， おろし器を持ってくる，キッチンペーパーを持って くる，レモンを持ってくる，オリーブオイルを持っ てくる，じゃがいもを持ってくる，サランラップを 持って’くる，水筒を持ってくる，缶切りを棚にしま う，クッキングシートを棚にしまう，グラスを棚に しまう，おろし器を棚にしまう，キッチンペーパー を棚にしまう，ペットボトルを泠蔵庫にしまう， サ ランラップを棚にしまう，タッパーをレンジに入れ る，タッパーを冷蔵庫にしまう，水筒を棚にしまう

場合よりも行動選択の精度が大幅に低下するもの の，事前学習モデルを用いて抽出した特徴量のみを 用いる場合と比較して高い精度が実現されることが わかった。

## 2 タスク設定とコーパス

本研究で取り組む課題は，一般的なリビングや キッチンにおいてロボットがユーザの家事を手伝う という状況を想定したものである。 ユーザは要求が 曖昧な発話や独話を行い，ロボットはユーザ発話と ユーザ発話が行われた状況を見ながら気の利いた 行動をとる状況を想定する. 図 1 にユーザとロボッ トのインタラクションの例を示す.ここでユーザの 「朝食が食べたい」という発話は，必ずしも特定の 機能に対する要求として言語化されているわけでは ない. これに対して，ロボットはユーザ発話と机の 上に“バナナ”があるなどの状況を勘案しつつ「バナ ナを持ってくる」という気の利いた行動を選択し，実際にバナナをユーザのもとに持ってくる.

こうした状況を想定して，ユーザの曖昧な発話， その発話が行われた状況を表すロボットの一人称視点を想定した画像，それに対応したロボットの気 の利いた行動の三つ組で定義されたコーパスを収集した [6]. このコーパスにおいて，ユーザの曖昧 な発話が入力されたとき，ロボットはその発話状況 と発話内容の情報を活用し，あらかじめ定義された 行動カテゴリの中から気が利いているとみなせる ような行動カテゴリを出力する。 あらかじめ定義さ れた全 40 種類の行動カテゴリのリストを表 1 に示 す. 具体的には，どのような状況でロボットがこの 行動をとったら気が利いていると思うかをクラウド ワーカーに尋ね，ユーザの先行発話および室内の状況を入力してもらうことで状況-行動ぺアを収集し た [4].

また，室内で家事を補助するロボットがユーザの 曖昧な要求を受けたときに，発話内容のみからでは 適切な気の利いた行動を選択することが難しい場合 が存在する．例えば「あれ？もう一個足りない」と いう発話はユーザがグラスとお酒を持っている状況 で，もう一つグラスが欲しいという状況における発話である.このとき発話内容のみから適切な行動で ある「グラスを持ってくる」を選択することは困難 であるが，「ユーザがグラスを手に持っている」と いう画像中の情報を参照することで紐づけが可能と なる。

また，ある環境でのロボットの一人称視点を想定 したデータを用いることを想定したとき，大量の データを用意することは難しい。 そこで，画像から 得られる様々な抽象化レべルの情報を効率よく利用 するため，状況を説明するようなラベル (説明的な 特徴量) の付与を人手で行った. この際, 動画から 最後のフレームの画像を代表画像としてクリップ し，代表画像における物体や人物姿勢などのラベル を付与した。

収集されたユーザ発話および発話に紐付けられ た画像，画像から得られる説明的な特徴量の例を 図 2 に示す.Uttr はユーザ発話を意味し，action は 対応する気の利いたロボットの行動を意味する. Viewpoint は画像を撮影したカメラの視点番号を意味し, 計 3 種類である. Position はソファやキッチ ンなど，ユーザが室内のどこにいるかを表す特徵量 である. Pose は座っている，立っているといった ユーザの姿勢を表す特徴量である．Has はユーザが 持っている物体を表す特徴量である. Coffee table は コーヒーテーブル上に置かれた物体を表す特徴量で ある. Dining table はダイニングテーブル上に置か

図 2 コーパスに含まれる対話例

図 3 ベースライン分類器における特徴量の入力

れた物体を表す特徴量である. Kitchen はキッチン に置かれた物体を表す特徴量である。これらの特徴量は人手で付与されているが，画像認識などで自動 で抽出することを指向したデザインになっている. これまでに提示したデータの収集には多大なコスト が掛かるため，本コーパスでは 400 件の事例が収録 されている.

## 3 マルチモーダル情報を活用する気 の利いた行動の分類器

収集したデータを用い，曖昧なユーザ発話と状況 から気の利いたロボット行動を推定するベースライ ンモデルを構築する. 図 3 にベースライン分類器の 概要を示す. 分類器は入力された状況に対して, そ の状況で気が利いているとみなすことができるロ ボットの正解行動を 40 クラスから選択する. 各特徵量の具体的な処理及び正解カテゴリの予測につい ては次の通りである。まずユーザ発話 (uttr) は事前学習モデルである RoBERTa [7] に入力し, RoBERTa が出力した [CLS] ベクトルを特徴量ベクトルとす る. また画像から抽出された特徴量である position, has, coffee table, dining table, kitchen はテキストであ るため，これも [SEP]トークンで結合してそれぞれ RoBERTa へ入力し [CLS] ベクトルを特徴量ベクト ルとする. Viewpoint については各 viewpoint に対応
する一次元ベクトルを embedding 層より取得する. これらの特徴量は画像から得られる説明的な特徴量 (description) である.これ以外にも，一般に用い られる画像の事前学習モデルを利用した特徵量とし て，画像 (image) を EfficientNet-B0 [8] に入力してべ クトル化する．出力層においては，これらの手続き によって得られた特徴量べクトルをすべて結合し， 1 層の Multi Layer Perceptron (MLP)へと入力して各 カテゴリに対応する確率值を算出する.

## 4 実験

行動選択のために状況に対する説明的な特徵量 を用いる場合，実際にその特徵量が認識可能かとい う問題が生じる。そこで本節ではこれらの特徴量が 人手で与えられた場合と自動認識の結果として与 えられた場合の性能変化を調査する。ユーザ発話 の音声認識は Google Speech-to-Text API ${ }^{1 ｝ \text { を用いた. }$ また説明的な特徴量の認識には EfficientNet+MLPを 用いた. 説明的な特徴量の全クラスは既知のクラ スであると設定し学習を行った。特徴量認識の性能を表 2 に示す. Viewpoint はロボット自身の現在位置から一意に定まる値であるため推測していな い.また has はそもそも含まれているインタラク ションの数が少数であり学習が不可能であった ため表 2 には含まれていない. 音声認識の評価に は word error rate (WER), match error rate (MER), word information lost (WIL) [9]を用いた。音声認識の精度 は中程度であるが，これはロボットがユーザから $2 \mathrm{~m}$ ほど離れた距離で音声認識を行う状況を想定し た結果であることに注意されたい。説明的な特徴量 についてはどれも高い精度で認識できており，特に position, pose については 100\%に近い精度で認識で きている。これはユーザの位置，ポーズはそれぞれ 3 種類と非常に限られているからだと考えられる.図 5 に coffee table, dining table, kitchen に含まれる各 オブジェクトについて，データセット中における出現回数と認識されなかった割合 (認識失敗率) の散布

(a)

(b)

図 4 気の利いた行動の選択に重要なオブジェクトが認識されなかったインタラクションの例

図 5 オブジェクトの出現回数と認識失敗率の散布図. 相関係数は -0.93 .

図を示す. 相関係数は -0.93 であり，オブジェクト の出現回数と認識されなかった割合には強い負の相関があることがわかる.

これらの自動認識した特徴量を用いるモデルの性能を表 3 に示す. 評価指標として, Accuracy (Acc.), Recall@5 (R@5), Mean Reciprocal Rank (MRR) [4] を用 いた.Uttr は図 3 におけるユーザ発話のみをモデ ルへの入力とした場合を，uttr+img は発話に加え EfficientNet で作成した画像特徴を入力とした場合 を，uttr+img+desc は uttr+img に加え画像から得ら れる説明的な特徴量 (description)を人手で与えた場合を意味する。“ (hat)” はユーザ発話または説明的 な特徴量について自動認識に置き換えた場合を意味する. Has については自動認識器が学習できな かったため, どの場合も emptyとしてモデルへと与 えた. 自動認識結果を用いる場合，どの場合につい ても uttr+img+desc と比較して大きく性能が低下し ている. Uttr+img+desc では正しい気の利いた行動 を選択できているが，uttr+img+desc^では分類に重要なオブジェクトの認識を誤っておりかつ誤った 行動を選択している例を図 4 に示す. どちらの例に おいても，気の利いた行動に関連したオブジェクト であるリモコンやゴミが認識できていない。これら のオブジェクトはデータセット中における出現回数が低いオブジェクトであった. 図 4 の例のように uttr+img+desc^が動作の対象となるオブジェクトを 認識できておらず，行動選択も誤ったケースは全誤 り中 $67.54 \%$ であった.

また $u t t r^{\wedge}+i m g+d e s c^{\wedge}$ と uttr^または $u t t r^{\wedge}+i m g$ との 性能を比較した場合，R@5, MRRについては有意 に性能が向上しているものの, accuracy は変化し表 2 自動特徴量認識の結果

表 3 自動認識した特徴量による分類結果. 対応のある $\mathrm{T}$検定で有意差を検定した。†やは $p<0.01$ を，†は $p<0.05$ を意味する。

ていないことがわかった. しかしuttr+img+desc^と uttr+img との性能を比較した場合，どの指標につい ても有意に性能が向上しており，説明的な特徴量の みを自動認識した場合は行動選択の精度が向上する ことが判明した。

## 5 おわりに

本研究では，ユーザの要求発話が曖昧である場合 に周囲の状況を理解しつつロボットの気の利いた行動を選択する分類モデルを構築し，様々な特徵量の 与え方について比較評価を行った. 具体的にはユー ザ発話および周囲の状況を自動で認識した結果を与 えた場合の分類性能を評価した. その結果，自動認識結果であっても周囲の状況に関する説明的特徴量 を与えることは気の利いた行動の識別に効果的であ り，事前学習モデルを単純に用いる場合よりも性能 が向上することが示唆された. 今後は周囲の状況を 認識するモデルの精度を向上させ，実際のロボット 上で動作する行動選択モデルとして実装する。

## 謝辞

本研究は理研の大学院生リサーチ・アソシエイト 制度の下での成果である. 本研究の一部は科研費 (22H03654)の支援を受けた。

## 参考文献

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## 付録

## 実験設定

モデルの実装には PyTorch [10], 日本語 Wikipedia および CC-100 で事前学習された RoBERTa [11]を用 いた.また収集したロボットの一人称視点を想定 した動画からクリップされた画像を事前学習され た EfficientNet-B0 で特徵量ベクトルへと変換した.

RoBERTa および EfficientNet のパラメータもモデル の学習を通じてファインチューニングした. モデル の学習には hinge loss [12,4] を用い，パラメータの 最適化には Adam [13] を使用し, 学習率は $1 \mathrm{e}-5$ と した.

## 評価指標

R@5 は分類モデルが出力した正解カテゴリの順位が上位 5 位以内に含まれている割合である。MRR $(0<M R R \leq 1)$ は次式の通り算出される.

$
M R R=\frac{1}{\left|U_{\text {test }}\right|} \sum_{i}^{\left|U_{\text {test }}\right|} \frac{1}{r_{x_{i}}}
$

ここで $r_{x_{i}}$ はユーザ発話 $x_{i}$ に対応する正解カテゴリ について分類モデルが出力した順位を意味し， $U_{\text {test }}$ はテストデータに含まれるユーザ発話の集合であ る. 全ての指標について，数値が大きいほど分類モ デルの性能が高いことを意味する．各モデルの性能 は五分割交差検証にて算出し，各分割データについ て 10 回実験を試行した。


# マルチエージェント強化学習に基づく 共同作業を自律的に行う対話システムの最適化

市川拓茉 東中竜一郎
名古屋大学大学院情報学研究科
\{ichikawa.takuma.w0@s.mail, higashinaka@i\}.nagoya-u.ac.jp

## 概要

対話で行われる複雑な共同作業では，各エージェ ントが自律的に行動することが望まれる.しかし，従来手法では，エージェントは相手の発話に応答す るようにモデル化されており，自律性に限界があ る. 本研究では，複雑な共同作業を自律的に行う対話エージェントの実現を目指し，マルチエージェン 卜強化学習を用いた対話システムの学習手法を提案 する。具体的には，相手の反応が得られなくても自律的に発話するための工夫として skip トークンを導入し，2体のエージェントに説得対話を実施させる. そして，相手が発話しない状況であっても，説得に 最適な発話を行うように各エージェントを強化学習 によって更新する。実験の結果，自然性や自律性に 課題は残るものの, マルチエージェント強化学習に よって，エージェントが自律的に説得的な発話が可能なことを確認した.

## 1 はじめに

近年，対話システムの普及に伴い $[1,2]$ ，より高度 な対話システムの実現を目指して，人間と協調的に タスクを遂行する対話システムの研究が盛んである $[3,4,5]$. 対話で行われる複雑な共同作業では，各 エージェントが自律的に行動することが望まれる。 しかし, 従来手法では, エージェントは相手の発話 に応答するようにモデル化されており，自律性に限界がある $[6,7,8]$.

本研究では，複雑な共同作業を自律的に行う対話 エージェントの実現を目指し，マルチエージェント 強化学習を用いた対話システムの学習手法を提案す る. 具体的には，相手の反応が得られなくても自律的に発話するための工夫として skip トークンを導入し， 2 体のエージェントに共同作業対話を実施さ せる. ここで，共同作業として，協調的に対話を行

図 1: 提案手法によって得られる対話例. 相手が発話しなくても（skipをしても）説得的な発話が可能.

うように再設計された説得対話を扱う．対話を実施 させたのち，相手が発話しない状況であっても説得 に最適な発話を行うように，各エージェントを強化学習によって更新する. 図 1 に提案手法により得ら れた対話例を示す. 実験の結果，自然性や自律性に 課題は残るものの，マルチエージェント強化学習に よって，エージェントが自律的に説得的な発話が可能なことを確認した。

## 2 関連研究

本研究は，共同作業における対話システムの研究 と関連している. オンラインゲームである Minecraft において共同して建物を作成するシステム $[5,7]$ や ユーザと一緒に物語・詩等を作成するシステム $[9,8]$等, 数多くの研究が存在する. しかし, これらの研究では，エージェントは相手の発話に応答するよう にモデル化されており $[10,11]$, 自律的に発話する ことができない. 本研究では，行動しないことを示 す skip トークンを導入し，自律的に発話を行うよう に各エージェントをマルチエージェント強化学習に よって最適化する.

本研究は, 説得対話における強化学習の研究と関

図 2: マルチエージェント強化学習の流れ. 事前に定められた数の学習サンプルを生成したのち，対話に対す る評価をもとに報酬を計算し，PPO アルゴリズムに基づいてエージェントを更新する。

連している. Shi ら [12] は，生成された発話につい て，予測された対話戦略をもとに報酬を与えて強化学習を行う手法を提案した. Samad ら [13] は, 発話 に対する対話戦略および感情ラベルをもとに報酬 を計算し，強化学習を行う手法を提案した.これら の研究は，タスク達成（説得の結果，被説得者が購入・寄付等を行うこと）の向上のために強化学習を 用いているが，いずれも発話単位でのアノテーショ ンをもとに報酬を計算している. 本研究は，対話全体に対する評価をもとに各発話の報酬を計算してお り，アノテーションが不要という特徴がある.

## 3 提案手法

本研究では，複雑な共同作業を自律的に行う対話 エージェントの実現を目指し，skip トークンの導入 およびマルチエージェント強化学習を用いた学習手法を提案する.ここでは, skip トークンおよびマル チエージェント強化学習について述べる.

## 3.1 skip トークンの導入

従来手法では，エージェントは相手の発話に応答 するようにモデル化されているため，相手の発話に 依存した行動をとる必要があり, 自律性に限界があ る. そこで，相手の反応が得られなくても自律的に 発話するための工夫として，行動しないことを示す skip トークンを導入する。具体的には，ターン $t$ に おけるエージェント $A_{i}$ の発話 $u_{t}^{i}$ を一文からなる発話文もしくは skip トークンと定義する。これによ り，ターン制対話においても相手の発話が得られな い状況を表現できる. 本手法では，模倣学習および 強化学習によって, 各エージェントが相手の反応に 依らずに行動できるよう最適化する.

## 3.2 マルチエージェント強化学習

skip トークンの導入により, エージェントは相手 の反応が得られなくても発話できる. しかし, 模倣学習のみでは, エージェントは対話履歴の次に続く 可能性が高い発話を行うだけであり，説得に最適な 発話を行うためには必ずしも十分でない. そこで，本研究では，相手が発話しないような状況であって も，エージェントが説得に最適な発話を行うように マルチエージェント強化学習による最適化を行う.図 2 に本研究で提案するマルチエージェント強化学習の流れを示す. 以降，具体的な流れを説明する。

## 3.2.1 学習サンプルの生成

2 体のエージェント $A_{i}$ および $A_{j}$ が交互に発話 を行い，対話 $D=\left.\{u_{1}^{i}, u_{2}^{j}, u_{3}^{i}, u_{4}^{j}, \ldots, u_{T-1}^{i}, u_{T}^{j}\right.\}$ を得る. ここで， $u_{t}^{i}$ はターン $t$ における $A_{i}$ の発話であり,$T$ は対話の最大ターン数である. 各エージェントは言語モデル $p_{\theta_{i}}^{i}$ および $p_{\theta_{j}}^{j}$ で構成される。 $p_{\theta}$ は対話履歴 $C_{t-1}=\left.\{u_{1}^{i}, u_{2}^{j}, u_{3}^{i}, u_{4}^{j}, \ldots, u_{t-2}^{i}, u_{t-1}^{j}\right.\}$ を入力として次発話 $u_{t}$ を生成する。ここで， $u_{t}$ は一文からなる発話文もしくは skip トークンである。なお， $\theta$ は最尤推定によって模倣学習したものを使用する.

## 3.2.2 発話の評価

生成されたサンプル $\left(C_{t-1}, u_{t}\right)$ に対するスコア $r_{t}$ は自然性 $r_{1}$, 沉長性 $r_{2}$, タスク達成 $r_{3}$ の線形和と して計算される.

エージェントが相手の発話に対して自然に応答で きるように自然性を報酬に加える。自然性は次発話予測モデルによって判断され，与えられた対話履歴 $C_{t-1}$ に対して次発話 $u_{t}$ が自然である場合は $r_{1}=1$,自然でない場合は $r_{1}=-1$ のスコアが与えられる.
相手が発話しない状況でエージェントが同じ発話 を繰り返さないように，壳長性のペナルティを報酬 に加える. 冗長性は $C_{t-1}$ および $u_{t}$ をもとに, 単語 の n-gram の重複に基づいて以下の式で定義される.

$
\operatorname{Rep}\left(C_{t-1}, u_{t}^{i}\right)=\max _{u_{\tau}^{i} \in C_{t-1}}\left(\frac{\operatorname{Ngram}\left(u_{\tau}^{i}\right) \cap \operatorname{Ngram}\left(u_{t}^{i}\right)}{\operatorname{Ngram}\left(u_{t}^{i}\right)}\right)
$

ここで, $\operatorname{Ngram}(u)$ は $u$ の n-gram の集合である.上記をもとに， $r_{2}$ は以下の式で計算される.

$
r_{2}=1-2 \operatorname{Rep}\left(C_{t-1}, u_{t}\right) \quad\left(-1 \leq r_{2} \leq 1\right)
$

複雑な共同作業を対象にした強化学習では, 重要 な行動（説得対話では，他のユーザが寄付したかど うかの情報提供等）を知るために対話行為を定義し アノテーションを行うことがあるが，このようなア ノテーションには専門性が必要でありコストが大 きい. そのため, 共同作業全体の評価は可能であっ ても，個々の発話に対する評価が困難であることが 多い，そこで，本研究では，対話に対する評価をも とに発話単位のスコアを計算する. タスク達成は対話分類モデルにより判断され, タスク達成の場合は $\hat{r_{3}}=1$, そうでない場合は $\hat{r_{3}}=-1$ のスコアが基準と して与えられる. 発話単位のスコアは以下の式で定義される寄与率に基づいて計算される.

$
w_{t}^{i}=\operatorname{Prob}(D)-\operatorname{Prob}\left(D \backslash\left.\{u_{t}^{i}, u_{t+1}^{j}\right.\}\right)
$

ここで, $\operatorname{Prob}(D)$ は発話の集合である対話 $D$ を対話分類モデルによって分類した際の予測確率である. また， $r_{3}$ は以下の式で計算される.

$
r_{3}=\frac{w_{t}}{\max _{\tau \leq T}\left(\left|w_{\tau}\right|\right)} \hat{r}_{3} \quad\left(-1 \leq r_{3} \leq 1\right)
$

なお，スコアの安定化のため, 各対話における寄与率の絶対値の最大值で割ることで正規化する.

評価終了後, 学習サンプル $\left(C_{t-1}, u_{t}, r_{t}\right)$ を得る. ここで， $r_{t}$ は以下の式で定義される.

$
r_{t}=\alpha_{1} r_{1}+\alpha_{2} r_{2}+\alpha_{3} r_{3}
$

## 3.2.3 PPO による最適化

事前に定められた数（ホライゾンと呼ぶ）の学習 サンプルを得たのち, 各エージェントを強化学習に よって更新する. 強化学習アルゴリズムとしては,方策ベースの手法であり学習の安定性も高いとい う理由から, Proximal Policy Optimization (PPO) [14] を用いた. エージェントごとに得られた学習サンプ ルを使用し, 事前に決められたエポック数だけ PPO アルゴリズムに基づいて更新を行う．以上を 1 回の 学習ループとし, 定められた回数だけ繰り返す。

## 4 実験

## 4.1 データセット

本研究では，説得対話のデータセットである PersuasionForGood [15] を用いて提案手法の有効性を 検証した. PersuasionForGood は慈善団体への寄付を 説得する説得者と被説得者との対話コーパスであ り, 1,017 対話, 20,932 発話が含まれる.

PersuasionForGood で扱われている説得対話では，説得者が被説得者に寄付をするよう説得を行う. 本研究では, PersuasionForGoodを用いた一般的な研究 と異なり $[12,13]$, 説得者と被説得者が互いの意図 を持ちつつも協調的に対話を行うタスクとして再設計した. 具体的には，被説得者が寄付をすることを 説得者，被説得者双方のタスク達成条件とした.

本研究では，相手の反応が得られなくても自律的 に発話するための工夫として skip トークンを導入 し，データセットを拡張している。 そのため, 複数文からなる発話は一文ごとに分解し, 話者が連続す る箇所に skip トークンを挿入した.

## 4.2 実験設定

マルチエージェント強化学習において, 発話の評価に用いる次発話予測モデルおよび対話分類モデル には RoBERTa [16] を使用した. RoBERTa はテキス トの分類タスク等に使用されるエンコーダモデル である。事前学習済みモデル1)を PersuasionForGood でそれぞれファインチューニングした. 学習時の各種ハイパーパラメータとしては，バッチサイズは 64, Optimizer は AdamW, 学習率は 2e-05 に設定し た. 損失関数には Cross Entropy Loss を使用した。

エージェントには，言語モデルとして GPT-J [17] を使用した. GPT-J は大規模言語モデルである GPT-3 [18] のクローンとして開発・公開されている テキスト生成モデルである。事前学習済みモデル2) を skip トークンにより拡張された PersuasionForGood で模倣学習および強化学習した. 模倣学習時の各種 ハイパーパラメータとしては，バッチサイズは 64 , Optimizer は AdamW，学習率は 2e-05 に設定した。損失関数には Cross Entropy Loss を使用した。

強化学習時の発話生成には Nucleus Sampling を使用し, 最大発話長は 36 , temperature は 1.0 , top-p は

図 3: 強化学習における報酬とタスク達成のスコア の推移. 実線は 3 回の試行の平均を表す.

1.0 とした. また，対話のターン数は 54 とした. 冗長性の算出には 1-gram を使用し，報酬計算時の重 みはタスク達成（被説得者が寄付をすること）の向上を重視して $\left(\alpha_{1}, \alpha_{2}, \alpha_{3}\right)=(0.25,0.25,0.50)$ とした. PPO の各種ハイパーパラメータとしては, ホライゾ ンは 256 , エポック数は 4 , 学習ループの回数は 48 ,学習率は 1e-06 設定した. 公正な評価を行うた め，異なる 3 種類のランダムシードで実験を行い，3 回の試行で報酬が最も高いモデルを評価に用いた。

## 4.3 学習結果

図 3 に強化学習における報酬とタスク達成のス コアの推移を示す. 説得者, 被説得者ともに, 学習 が進むにつれて報酬が増加し, 最終的に高い值で収束した. このことから, 本手法によって個々のエー ジェントの報酬を同時に最大化できることが確認で きた. タスク達成では，学習の初めは值が 0 付近に 集まっており，模倣学習のみのモデルではタスク達成が不安定であることがわかる. 一方, 学習が進む につれて值が大きくなり，最終的に高い值で収束し た. このことから, マルチエージェント強化学習に よって, エージェントが自律的に説得的な発話が可能なことを確認した。

## 4.4 人手評価

人手による評価を行うために，クラウドソーシン グを用いた主観評価を実施した。具体的には，以下 の2つのモデル，1）MLE：skipトークンにより拡張 された PersuasionForGood で模倣学習したモデル，2） MARL：提案手法を用いて学習したモデル，が生成表 1: 生成された対話に対する主観評価結果（選ばれ た割合)。太字は各項目における最高スコアを示す.

した対話について人手による主観評価を実施した。 2 つのパターンについてそれぞれ 20 種類の対話を 生成し, MLE と MARL の対話のペアを計 120 ペア 作成した，クラウドソーシング3)を用いて，計 40 人 の作業者が評価を行った. 作業者は MLE と MARL の 2 つの対話を比較し，対話の自然性，話者の自律性，対話の説得性に関する質問それぞれについて， どちらの対話がより当てはまるか評価した.

表 1 に評価の結果（それぞれの対話が選ばれた割合）を示す. 説得性については MARL の方が值が大 きいことから，マルチエージェント強化学習によっ て，エージェントが説得に最適な発話を行うことが できることが確認できた。一方，自然性と自律性に ついては MLE の方が值が大きいことから，本手法 によって自然性や自律性を完全に担保できるわけで はないことも分かった. 特に自然性については，強化学習時に報酬が増加したものの，報酬計算時に直前の発話のみを使用したことで長期的な自然性を考慮できなかったと考えられる。より適切な報酬設定 は今後の課題である.

## 5 おわりに

本研究では，複雑な共同作業を自律的に行う対話 エージェントの実現を目指し，skip トークンの導入 およびマルチエージェント強化学習を用いた対話シ ステムの学習手法を提案した. PersuasionForGoodで 扱われる説得対話を対象にマルチエージェント強化学習を行った結果, 本手法によって個々のエージェ ントの報酬を同時に最大化できることを確認した。 また，実験の結果，自然性や自律性に課題は残るも のの, マルチエージェント強化学習によってエー ジェントが自律的に説得に最適な発話が可能なこと を確認した。

本研究では，話者の双方に役割がある共同作業に 着目したが，今後は双方が等しい立場で行うよう な，より創造的な共同作業（キャッチコピーの作成 [19], Minecraft での建物の作成 [20] 等）に本手法を 拡張したい.

3) https://www.mturk.com/

## 謝辞

本研究は科研費「モジュール連動に基づく対話シ ステム基盤技術の構築」(課題番号 19H05692) の支援 を受けた. また，本研究は名古屋大学のスーパーコ ンピュータ「不老」の一般利用を利用して実施した.

## 参考文献

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