# 語彙の概念化と Wikipedia を用いた英字略語の意味推定方法

後藤 和人 $\dagger \cdot$ 土屋 誠司 $\dagger+$ ・渡部 広一 $\dagger \dagger$
}

元来から日本は外来語を受け入れやすい環境にあるといわれており，外来語が益々増加する中，特に，英語の場合，外国語の表記を利用するシーンも増えている。ま た，英単語など頭文字をつなげて表記する略語も利用されている。しかし, 英字略語は別のことを表現しても，表記が同じになる多義性の問題を持っている．そこで，本稿では，英字略語の意味を推定する方法を提案する，提案手法では，英字略語の 意味推定を未知語の意味推定とみなし, ある概念から様々な概念を連想する語彙の 概念化処理を可能とする概念べースと, 概念化した語彙の意味的な近さを判断でき る関連度計算または Earth Mover's Distance を用いる. さらに, 英字略語ゆえの情報の欠如を, 世界で最も収録語数が多いとされているWikipedia を使用することで 補完する。これらを用いることで, 英字略語の多義性を解消し, 英字略語の本来の 意味を推定する。提案手法は, 129 件の新聞記事に対して, 最高で $80 \%$ 近い正答率 を示したことに加え，比較方法より良好な結果を得ることができた。

キーワード：意味推定，英字略語，概念化，Wikipedia
## Meaning Estimation Scheme of Alphabetical Abbreviations using Conceptualization of Words and Wikipedia

\author{
Kazuto Goto $^{\dagger}$, Seiui Tsuchiya ${ }^{\dagger \dagger}$ and Hirokazu Watabe ${ }^{\dagger \dagger}$
}

\begin{abstract}
It is believed that Japan is open to loanwords, and they are often used in daily activities. Particularly, in English, scenes using foreign language notation are increasing. In addition, alphabetical abbreviations, which comprise initials of each English word, are used. However, polysemy is a major concern for the alphabetical abbreviations. In this paper, we propose a scheme to estimate the meaning of an alphabetical abbreviation. The proposed scheme considers the meaning estimation of an alphabetical abbreviation as the meaning estimation of an unknown word. This scheme uses the concept base, and, Calculation of Degree of Association or Earth Mover's Distance. The scheme allows for the conceptualization of a word and the evaluation of semasiological association between conceptualized words. In addition, Wikipedia is used to complement the lack of information due to alphabetical abbreviations. This paper makes use of 129 articles to evaluate the proposed scheme. The experiments showed that the accuracy of the proposed scheme was nearly $80 \%$ and that the scheme was more effective than other schemes.
\end{abstract}

Key Words: Meaning Estimation, Alphabetical Abbreviation, Conceptualization, Wikipedia

## 1 研究背景

元来から日本は，外来語を受け入れやすい環境にあるといわれており，数多くの外国の言葉 を片仮名として表記し，そのまま使用している。近年になり，今まで以上にグローバル化が進展すると共に, 外来語が益々増加する中, 外来語の発音を片仮名表記にしないケースが見受けら れる. 特に，英語の場合，外国語の表記をそのまま利用することも増えてきている．また，英単語などの頭文字をつなげて表記する，いわゆる略語もよく利用されるようになっている．例 えば，「IC」といった英字略語がそれにあたる.

しかし, 英字略語は英単語の頭文字から構成される表現であるため, まったく別のことを表現しているにも関わらず，同じ表記になることが多い，先の英字略語「IC」には，「集積回路」 という意味や高速道路などの「インターチェンジ」という意味がある。 さらには，ある業界で は，これらとはまた別の意味で使用されることもある.

このように, 英字略語は便利な反面, いわゆる一般的な単語よりも非常に多くの意味を有す る多義性の問題を持つ, そのため, 英字略語が利用されている情報は, すべての人が容易に, ま た，正確に把握できるとは言い難い.

そこで，例えば，新聞記事などでは，記事の中で最初に英字略語が使用される箇所において，括弧書きでその意味を日本語で併記する処理をとっていることが多い. しかし，よく知られて いる英字略語にはそのような処置がとられていないなど, 完全に対処されているわけではない. また, 記事中の最初の箇所にのみ上記のような処置がとられており, それ以降はその意味が併記されていないことが多い. そのため, 記事の途中から文書を読んだり, 関連する記事が複数 のページに渡って掲載されている時に先頭のページではない部分から記事を読んだりした場合 には, 最初にその英字略語が出現した箇所を探さなくてはならず，解読にはひと手間が必要と なり, 理解の妨げとなる。 さらに，一般的な文章の場合では，このように英字略語の意味を併記するという処置をとる方が珍しいと言える.

## 2 関連研究

上記を踏まえて本論文では, 英字略語の意味を推定する方法について提案する．本研究と同様の主旨の研究には, (岡崎, 石塚 2007)の研究が報告されている. この方法では, 新聞記事な どの文章では, 英字略語の意味を括弧書きで併記する表現に着目し, 英字略語の意味の自動推定 を実現している。しかし，すべての英字略語に対してこのような表現が適用されているわけで はない，そのため, うまく自動推定できない場合がある。また, (吉田, 遠間, 増山, 酒井 2005) では, 片仮名表記の外来語を英語に復元した後に, 辞書を用いて日本語訳を獲得する方法が提案されている。しかし, 本方法では, 対象が片仮名に限定されており, かつ, 多義性を有する
語彙には対応できない問題がある. さらに, (Stevenson, Guo, Amri, and Gaizauskas 2009) や (Okazaki, Ananiadou, and Tsujii 2010) は, 英字略語が頻出する生物医学の分野に着目し, 医学関連のデータベースから抽出したデータセットをもとに作成したコーパスやクラスタリング技術を適用することに加え，語の共起情報を有効に活用することで，英字略語の意味を推定してい る。しかし，本方法は医学領域に特化した情報源を利用しているからこそ，語の共起情報が生物医学に関する英字略語の曖昧性解消に対して有効に機能していることに加えて, 英字略語の 意味を推定する教師データを自動生成するために大規模な文書集合を必要とすることから，汎用的に活用することは難しい.

また，英字略語を対象としているわけではないが，単語（語義）の曖昧性を解消する方法が 研究されている。(Mihalcea 2007) は, Wikipedia における各記事の参照情報であるハイパーリ ンクを利用することで，一般的な単語と当該単語を含む文章を入力した際に，当該単語の曖昧性を解消し, 意味推定を実現している。本方法は品詞情報を利用して意味推定を実施しており,有効に機能する単語が限定（当該論文では曖昧性を有する普通名詞の意味推定を実施）されると いう問題がある，他には，文章内の単語を知識べースのエントリにマッピングすることで曖昧性を解消する技術 (Entity Disambiguation) として, (Sun, Lin, Tang, Yang, and Wang 2015) は Wikipedia から収集した情報をもとにニューラルネットワークを構築し, 入力単語と入力文書 のペアとエントリ間の類似性を判断している。しかし，本方法は 2 つのニューラルネットワー クのトレーニング及びメンテナンスが必要であり, 対象領域などに応じた適切な運用が要求さ れる。

一方，従来の情報検索でよく用いられるべクトル空間モデル (Salton, Wong, and Yang 1975) などでは，文書における単語の出現頻度や統計情報などを利用して単語と文書間の類似性を判断している。このような方法は単語と文書内の各単語の表記が一致しない場合は関連性がない との仮定に基づいている。そのため，多義性を持つ単語をはじめ，表記摇れや類義性を持つよ うな単語に対して意味の推定を行うことは困難である。

そこで，本論文では，多義性を有する英字略語に対して，意味の推定を実現する方法を提案す る. 提案方法では, 我々がすでに提案している, あらゆる語彙の意味的な近さを判断できるメ カニズムを組み合わせ，英字略語の意味を推定する，具体的には，ある概念から様々な概念を 連想する語彙の概念化処理が可能な概念ベース (小島, 渡部, 河岡 2002; 広瀬, 渡部, 河岡 2002;奥村, 土屋, 渡部, 河岡 2007), 及び, 世界で最も収録語数が多いとされる Wikipedia (ウィキ メディア財団) を使用する。 さらに，概念化した語彙の意味的な近さを判断するため，関連度計算 (渡部, 奥村, 河岡 2006), または, Earth Mover's Distanceを応用した文章間関連度計算方法 (藤江, 渡部, 河岡 2009) を用いる. これらを用いて英字略語の多義性を解消し, 英字略語の 本来の意味を推定する．この技術により，英字略語の意味を理解しやすくすることができ，情報検索や自動要約, 情報推薦や自動翻訳など多くのアプリケーションの性能向上に加え, 知能

を有するロボットの研究開発における自然な知的対話の実現に寄与することも期待できる.

## 3 提案方法の概要

図 1 に提案方法である英字略語の意味推定方法の概略図を示す.

英字略語が含まれる文章を入力として，入力文章から英字略語を抽出する。当該英字略語を Wikipedia で検索し, 意味が 1 つであれば，その意味を出力する．意味が複数ある場合には，そ れらの意味と入力文章との意味的な近さを判断し, 最も近いと判断した意味を決定する。この 際, 当該意味と英字略語（が含まれる文章）の意味的な近さを判断するために, 語彙の概念化 を行う，なお, ここで述べる「意味」とは, 英字略語の意味を表現する語, つまり, 英字略語 のもととなっている英単語の日本語での表現を「意味」と定義している. 例えば，前述した英字略語「IC」の意味を推定する場合,「集積回路」や「インターチェンジ」という語を「意味」 として出力する.

4 章では, 本論文において使用した要素技術として, 語彙を概念化する方法と, 概念化した語彙の意味的な近さを判断する方法に関して詳細に説明する.

図 1 英字略語の意味推定方法の概略図

## 4 使用要素技術

## 4.1 語彙の概念化処理

## 4.1.1 概念ベース

概念ベース (小島 他 2002; 広瀬 他 2002; 奥村 他 2007) とは, 複数の電子化国語辞書などの見出し語を概念, その語義文に使用されている自立語を概念の意味特徴を表す属性と定義して構築された大規模なデータベースである。本論文で使用した概念べースは自動的に概念および属性を構築した後，人間の常識に沿った属性の追加や削除を人手で行ったものであり，概念数は 約 9 万語である.

概念べースでは, ある概念 $A$ は $m$ 個の属性 $a_{i}$ とその属性の重要性を表す重み $w_{i}$ の対によっ て構成されており，以下のように表現することができる。ここで，属性 $a_{i}$ を概念 $A$ の一次属性 と呼ぶ.

$
\text { 概念 } \mathrm{A}=\left.\{\left(a_{1}, w_{1}\right),\left(a_{2}, w_{2}\right), \cdots,\left(a_{m}, w_{m}\right)\right.\}
$

概念べースの大きな特徴として, 属性である単語は概念として必ず定義されている点がある. これにより, 概念 $A$ の一次属性である属性 $a_{i}$ を概念とみなし, 更に属性を導くことができる.概念 $a_{i}$ から導かれた属性 $a_{i j}$ を，元の概念 $A$ の二次属性と呼ぶ．概念べースの具体例を表 1 に 示す.

例えば，表 1 のように，概念「医者」の一次属性である「患者」は，概念「患者」としても定義されている。また, この概念「患者」の一次属性である「病人, 看病, 治療, ㄱ」は, 元の概念「医者」の二次属性ということになる。このように，概念ベースにより概念の意味特徴を定義し，連鎖できる構造を利用することで語彙の意味の近さを評価できる。詳細は 4.2 節で説明 する。

## 4.1.2 未定義語の概念化

前節で述べた通り，概念べースは複数の電子化国語辞書などを用いて構築されており，大規模かつ品質が高いというメリットがある。しかし，すべての語彙を網羅できていないという欠

表 1 概念ベースの例

点もある。そのため，概念ベースに登録されていない未定義語は概念化されておらず，意味の 近さを評価することはできない.

そこで，未定義語については，Web上の言語情報を利用し，自動的に概念化すること (辻,渡部, 河岡 2004; 後藤, 土屋, 渡部, 河岡 2008) で対処する. 具体的には, Web 検索エンジン (Google, Inc.) により未定義語をキーワードとして情報検索し, 検索結果の上位 100 件の検索結果ページの内容を取得する。その内容から概念べースに登録されている自立語のみを抽出し, それらを未定義語の一次属性とする。また，一次属性に対する重みは，情報検索の分野で広く 用いられている $t f \cdot i d f($ 徳永 1999) の考え方を応用することで算出する.

語の網羅性である $t f$ 值は, 検索結果ページ $A$ 中に出現する自立語 Word $_{A}$ の出現頻度 $t f r e q$ $\left(\operatorname{Word}_{A}, A\right)$ を, 検索結果ページ $A$ 中のすべての自立語の語数 $\operatorname{tnum}(A)$ で割ることで算出され る. 算出式は以下のようになる.

$
t f\left(\operatorname{Word}_{A}, A\right)=\frac{\text { tfreq }\left(\operatorname{Word}_{A}, A\right)}{\operatorname{tnum}(A)}
$

次に, 語の特定性である $i d f$ 値は, Statics Web-Inverse Document Frequency (SWeb-idf) 值 を用いる (辻 他 2004; 後藤 他 2008)． idf 值の算出には，対象となる全文書空間の情報が必要に なる。しかし，Webを利用する場合，Web上のすべての情報が必要ということになり，正確な $i d f$ 值を算出することは現実的には不可能である。そこで，無作為に選択した固有名詞 1,000 個 をそれぞれキーワードとして，Web 検索エンジン (Google, Inc.) で検索する。続いて，検索結果の上位 10 件の検索結果ページの内容を取得する。そして，それらの内容に含まれるすべての 自立語の集合を疑似的な Web の全情報空間とみなし $S W e b$-idf 值を算出する. $S W e b$ - idf 値の 算出式は以下のように定義される。ここで $N$ は固有名詞 1,000 個を検索キーワードとした際の 各検索結果上位 10 件の合計ぺージ数 $(N=10,000), d f\left(W o r d_{A}\right)$ は $\operatorname{Word}_{A}$ が出現する検索結果ページ数である.

$
S W e b-i d f\left(\operatorname{Word}_{A}\right)=\log \frac{N}{d f\left(\text { Word }_{A}\right)}
$

この 10,000 ページから，複数の電子化国語辞書などから概念を抽出したデータベースである概念ベースの収録語数である約 9 万語を超える単語数が得られたことから，獲得した 10,000 ペー ジをWebの全情報空間とみなしている。なお，固有名詞の選び方を変えても SWeb-idf 值に大 きな変化は見られないことが報告されている (辻他 2004).

以上に示した式より，自立語 Word $_{A}$ へ付与する重み $w$ は次の式で定義される.

$
w=t f\left(\text { Word }_{A}, A\right) \cdot S W e b-i d f\left(\text { Word }_{A}\right)
$

つまり，ある自立語の重みは，網羅性を表す $t f$ 値と特定性を表す $S W e b$ - $i d f$ 値を掛け合わせる

ことで与えられる。

Web 上の言語情報を利用するため, 品質は概念べースより劣るというデメリットはあるが, すべての語彙を概念化できるという大きなメリットがある。また，（辻 他 2004；後藤 他 2008) などの研究成果から，Web 情報を利用して未定義語を概念化する方法の有効性が確認されてお り，本論文での処理においても十分な性能を確保していると考えられる。

## 4.2 意味的関連性評価方法

## 4.2.1 関連度計算

関連度計算とは，概念と概念の関連の強さを定量的に評価する計算である。概念間にある関連性を定量的に評価する方法として, ベクトル空間モデルが広く用いられている。しかし, 本論文では，概念を定義する属性集合とその重みを含めた一致度に基づいた関連度計算方式を利用する。これは，関連度計算方式が有限ベクトル空間によるべクトル空間モデルよりも良好な 結果が得られるという報告がなされているためである (渡部，河岡 2001)．本論文では，重み比率付き関連度計算方式を使用する (渡部 他 2006).

任意の概念 $A, B$ について, それぞれ一次属性を $a_{i}, b_{j}$ とし, 対応する重みを $u_{i}, v_{j}$ とする. また, 概念 $A, B$ の属性数を $L$ 個, $M$ 個 $(L \leq M)$ とする。なお, 各概念の一次属性の重みは, その総和が 1.0 となるよう正規化している.

$
\begin{aligned}
& A=\left.\{\left(a_{i}, u_{i}\right) \mid i=1 \sim L\right.\} \\
& B=\left.\{\left(b_{j}, v_{j}\right) \mid j=1 \sim M\right.\}
\end{aligned}
$

このとき, 重み比率付き一致度 (Degree of Match) は以下のように定義される.ここで, $\operatorname{DoM}(A, B)$ は概念 $A, B$ の重み比率付き一致度である.

$
\begin{array}{r}
D o M(A, B)=\sum_{a_{i}=b_{j}} \min \left(u_{i}, v_{j}\right) \\
\min (\alpha, \beta)= \begin{cases}\alpha & (\beta>\alpha) \\
\beta & (\alpha \geq \beta)\end{cases}
\end{array}
$

この定義は, 概念 $A, B$ に対し, $a_{i}=b_{j}$ となる属性（概念 $A, B$ に共通する属性）があった 場合, 共通する属性の重みの共通部分, つまり, 小さい重み分のみ一致するという考えに基づ いている.

次に，属性数が少ない方の概念を $A$ とし $(L \leq M)$, 概念 $A$ の属性を基準とする.

$
A=\left.\{\left(a_{1}, u_{1}\right), \cdots,\left(a_{i}, u_{i}\right), \cdots,\left(a_{L}, u_{L}\right)\right.\}
$

そして, 概念 $B$ の属性を, 概念 $A$ の各属性との重み比率付き一致度 $\operatorname{DoM}\left(a_{i}, b_{x i}\right)$ の和が最大に なるように並び替える。

$
B_{x}=\left.\{\left(b_{x 1}, v_{x 1}\right), \cdots,\left(b_{x i}, v_{x i}\right), \cdots,\left(b_{x L}, v_{x L}\right)\right.\}
$

これによって，概念 $A$ の一次属性と概念 $B$ の一次属性の対応する組を決める．対応にあふれ た概念 $B$ の属性は無視する。ただし，一次属性同士が一致するものがある場合（概念表記が同 じ : $a_{i}=b_{j}$ ）は別扱いにする.これは概念べースには約 9 万語の概念が存在し, 属性が一致す ることは稀であるという考えに基づく，従って，一致した属性の扱いを別にすることで，属性 が一致した場合を大きく評価する，具体的には，対応する属性の重み $u_{i}, v_{j}$ の大きさを重みの 小さい方にそろえる。このとき，重みの大きい方はその值から小さい方の重みを引き，もう一度, 他の属性と対応をとる．例えば， $a_{i}=b_{j} て ゙ ~ u_{i}=v_{j}+\alpha$ とすれば，対応を決定する箇所は $\left(a_{i}, v_{j}\right)$ と $\left(b_{j}, v_{j}\right)$ であり, $\left(a_{i}, \alpha\right)$ はもう一度他の属性と対応させる. このように対応を決め, 対応がとれた属性の組み合わせの数を $T$ 個とする.

重み比率付き関連度とは, 重み比率付き一致度を比較する概念の各属性間で算出し, その和 の最大值を求めることで計算する。重み比率付き関連度 (Degree of Association) は以下の式で 定義される。ここで, $\operatorname{Do} A(A, B)$ は概念 $A, B$ の重み比率付き関連度である。

$
D o A(A, B)=\sum_{i=1}^{T}\left.\{D o M\left(a_{i}, b_{x i}\right) \cdot\left(u_{i}+v_{x i}\right) \cdot\left(\min \left(u_{i}, v_{x i}\right) / \max \left(u_{i}, v_{x i}\right)\right) / 2\right.\}
$

以下, 重み比率付き一致度を一致度, 重み比率付き関連度を関連度と略し, この関連度 (渡部他 2006)を用いる。関連度は概念間の関連の強さを 0〜1の間の連続値で表す.

## 4.2.2 Earth Mover's Distance

前節において，概念間の関連の強さを評価する方法として関連度計算について説明した。関連度計算は関連性が高い順に属性の対応をとることで計算を行う，つまり，1 対 1 で対応をと る方法である。そのため, 両概念に対して, 少ない方の属性数分しか対応がとれない. 例えば,概念 $A$ が持つ属性が 3 語, 概念 $B$ が持つ属性が 100 語であった場合, 概念 $B$ の属性 97 語は計算の対象外となる。そこで，本論文では，両概念の属性数に差がある状況にも対応するため, 関連度計算に加えて，M対 N で対応をとることができる Earth Mover's Distance (EMD) を用い て意味的な関連性を評価する方法を利用する.

EMD を用いた意味的な関連性評価方法は, ヒッチコック型輸送問題 (Hoffman 1963)（需要地 の需要を満たすように供給地から輸送を行う際の最小輸送コストを解く問題）で計算される距離尺度である EMD を概念間の関連性評価に適用したものである。EMDは，2つの概念間の関連性を定量的に表現することが可能であり, (藤江 他 2009)の研究によりその有用性が報告さ

れている.

EMD とは，2つの離散分布があるとき，一方からもう一方の分布への変換を行う際の最小コ ストを指す。離散分布は当該分布を構成する要素と重みの対の集合で表現される。コスト算出 の際には，変換前の離散分布の要素が持つ重みを供給量，変換先の離散分布の要素が持つ重み を需要量と考え，要素間の距離を供給量，需要量にしたがって重みを運送すると考える。でき るだけ短い距離で，かつ，需要量に対して効率的に重みを運送する経路が EMD となる．

これを概念間の関連性評価に適応させる場合，概念の一次属性を要素として捉え，一次属性 の集合を離散分布と考える。ある概念の離散分布を違う概念の離散分布へ変換すると考えると， その際のコストが最小となる概念が元の概念に最も近い概念となることから，概念間の関連性評価へ適用することが可能となる。

EMD を用いた意味的な関連性評価方法について，図 2 に示す簡略図を用いて説明する。ある 概念 $A$ と $B$ があったとき，概念 $A$ を概念 $B$ に変換する際のコストを考える。それぞれの概念 をそれらの一次属性 $a_{i}, b_{j}$ の離散分布と考える．EMDでは変換コストの算出を行う際に離散分布を構成する要素同士の距離を用いる．EMDを用いた意味的な関連性評価方法では，この距離を一次属性同士の関連性であると考え，一致度によってこれを求める。

属性 $a_{i}, b_{j}$ の距離 $\operatorname{dis}\left(a_{i}, b_{j}\right)$ は次の式で表される。一致度は関連性が高いと値が大きくなる. また, 一致度の最大值は 1 であるため, 1 から一致度を引いた値を距離としている。

$
\operatorname{dis}\left(a_{i}, b_{j}\right)=1-\operatorname{DoM}\left(a_{i}, b_{j}\right)
$

ここで，図 2 の例における $a_{1}$ と $b_{1}$ の間の変換コスト $\operatorname{cost}\left(a_{1}, b_{1}\right)$ は次の式で算出される. これ は $a_{1}$ と $b_{1}$ の距離に重みを掛けたものである． $a_{1}$ と $b_{1}$ が持つ重みは同じく 0.3 であるため供給量と需要量が合致し, $a_{1}$ からの重みの運送はこの時点で終了する.

$
\operatorname{cost}\left(a_{1}, b_{1}\right)=\operatorname{dis}\left(a_{1}, b_{1}\right) \cdot 0.3
$

同様にコストの計算を行い，最終的にすべての運送経路のコストを足し合わせたものが EMD

図 2 EMD を用いた意味的な関連性評価方法

となる. 図 2 の例では概念 $A, B$ 間の EMD は次のように表される.

$
E M D(A, B)=\operatorname{cost}\left(a_{1}, b_{1}\right)+\operatorname{cost}\left(a_{2}, b_{2}\right)+\operatorname{cost}\left(a_{2}, b_{3}\right)
$

以上の式で算出された EMD の最小值を最適化計算で求め, 概念間の関連性（意味的な近さ） を算出している.

## 5 英字略語の意味推定方法

## 5.1 英字略語の抽出

本論文で提案する英語略語の意味推定方法の処理対象として扱う英字略語は, 英単語の頭文字から構成される表記とする，例えば，商品の型番や「W杯」のように記号や数字，日本語な どアルファベット以外の文字が混じる表記の場合，それらは英字略語ではないものとする。ま た，1 文字で構成される英字略語の場合，英単語の頭文字ではなく，例えば， $\mathrm{S}$ 字カーブの「 $\mathrm{S}\rfloor$ のように，アルファベットの形状などに起因する意味で使用されることがある．本研究は，語彙の意味に着目し，多義性を有する英字略語の意味推定を目的としている．また，英字略語は 大文字のアルファベットで構成されることが多いため, 本論文では， 2 文字以上の大文字アル ファベットのみで構成されている語を英字略語として扱うこととする。

入力として受け付ける情報は，英字略語が含まれている文章とし，その文章から 2 文字以上 の大文字アルファベットの羅列を英字略語として抽出する.

## 5.2 Wikipedia による意味候補の検索

5.1 節で抽出した英字略語を Wikipedia (ウィキメディア財団) で検索する。検索の結果，当該英字略語を説明する意味が 1 つであった場合には，その意味を出力する．意味を複数有する 場合には，次節で述べる意味的な近さに基づく多義性の解消を行うため，それぞれの意味を概念化する。概念化には，4.1.1 節で述べた概念べースと 4.1.2 節で述べた Webを用いた未定義語 の概念化方法を用いる．今回， 6.1 節にあるように，英字略語の概念化は新聞記事を用いて実施 しているため, Wikipedia から取得した意味候補の概念化も新聞記事を利用して実施したいが，各意味候補が新聞記事に含まれているとは限らない。一方, Wikipedia 内の情報は辞書的に構成されており，新聞記事内の情報とは系統が異なる。そこで，今回は新聞記事と同様に雑多な 情報から構成される Web 情報を利用して意味候補の概念化を実施することにした.

一例として，英字略語「IC」をWikipedia で検索した際の結果を表 2 に示す。英字略語「IC」 の場合， 13 種類の意味を有していた。

Wikipedia から抽出した意味には，当該意味を説明・補助する情報（例えば，表 2 の 3 番にお ける「-」以降の記述）が含まれるが，当該情報は意味の概念化処理における雑音となる。そこ

で, Wikipedia から抽出した意味に表 3 に示した規則を上から順に適用することで雑音を削除す る. さらに, Wikipedia に掲載されている意味の中には, 商品の型番やある種のコードなど英字略語ではないアルファベットの羅列（表 2 の例では 10 番と 11 番）が多数含まれているため,表 4 に示したストップワードを適用することで当該意味を削除した上で意味候補を取得する。

## 5.3 英字略語の多義性解消

5.2 節で検索した英字略語が複数の意味を有した場合，その多義性を解消する必要がある．具体的には，5.2 節で概念化された意味候補と入力された英字略語を含む文章との意味的な近さを 評価することで実現する。この際，概念化された意味候補と英字略語の意味的な近さを評価す

表 2 英字略語「IC」をWikipedia で検索した際の結果

1. 集積回路 (Integrated Circuit) - 電子機器に用いられる部品。関連：IC カード

2. インタークーラー (Inter Cooler)

3. インターチェンジ (Inter Change) - 道路交通同士が接続するための合分流構造。

4. イメージカラー (Image Color)

5. イオンクロマトグラフィー (Ion Chromatography) の略

6. インフォームド・コンセント (Informed Consent)

7. インターシティ (InterCity) - （特にヨーロッパの）都市間特別急行列車

8. インターシティ（ドイツ）－そのうちドイツにおける都市間列車について

9. インデックスカタログ - 星団や星雲、銀河を収載した 2 つの星表のこと (Index Catalogue)

10. NHK 富山放送局のラジオ第 2 放送・教育テレビのコールサイン (JOIC/JOIC-DTV)

11. イリノイ・セントラル鉄道の報告記号 (Illinois Central railroad)

12. インターコンチネンタル (Inter Continental) の略

13. 間質性膀胱炎 (Interstitial cystitis) の略

表 3 Wikipedia から英字略語の意味候補を取得する規則

・意味候補にストップワード（表 4 参照）が含まれる場合，意味候補から除外

・意味候補内の括弧開き $(\Gamma)$, 右矢印 $(\rightarrow)$, ハイフン $(-)$ より後ろの語を削除

$\cdot$意味候補内の「など」を削除
- 意味候補内の「のこと」,「の略」,「の略符」,「の通称」,「の愛称」,「の名称」,「の英文略称名」 より前の語を取得

$\cdot$意味候補内の「の一つ、」より後ろの語を取得

表 4 設定したストップワードのリスト

型番, 型式, 形式, シリーズ, 略号, 単位, ドメイン, 拡張子, 記号, 符号, 係数, コマンド, 国名 コード, 行政区画コード, 県名コード, 郵便コード, 空港コード, 港コード, IATAコード, 航空会社コード, 形式コード, 通貨コード, 言語コード, 作品, 楽曲, 登場, アルバム, コールサイン, 一覧, 上記, その他, 以下

るため，英字略語も概念化する必要がある.

入力された文章に含まれる自立語をすべて抽出し，それを英字略語の一次属性と見立てる. これにより，英字略語を疑似的に概念化できる。なお，英字略語の一次属性とした自立語の中 には概念べースに登録されている語と登録されていない語（未定義語）が存在する.未定義語 については，4.1.2 節で説明した方法により概念化を行う．この処理により，英字略語を概念と し，一次，二次へと属性を展開することができ，意味的な近さを評価することが可能になる．

なお，英字略語を疑似的に概念化する際，一次属性として抽出した自立語が未定義語であっ た場合，当該一次属性に対する重みは，4.1.2 節で説明した未定義語の概念化における属性への 重み付けの考え方と同様にして付与する.

具体的には, 語の網羅性である $t f$ 値は, 入力された文章 $A$ 中に出現する自立語 Word $_{A}$ の出現頻度 $t$ freq $\left(W\right.$ ord $\left._{A}, A\right)$ を文章 $A$ 中のすべての自立語の語数 tnum $_{A}$ で割ったもので算出される.算出式は以下のようになる.

$
t f\left(\operatorname{Word}_{A}, A\right)=\frac{\text { tfreq }\left(\text { Word }_{A}, A\right)}{\text { tnum }_{A}}
$

語の特定性である $i d f$ 値は $S W e b$-idf ではなく Statics Article-Inverse Document Frequency $(S A$-idf $)$ を用いる。これは，疑似的な全文章空間の情報として， tf 值を算出する際に使用した 文章と同じカテゴリ，ジャンルである文章集合を利用する必要があるためである． SA-idf 値の 算出式は以下のように定義される。ここで， $N$ は利用する文章集合の全文章数, $d f\left(W o r d_{A}\right)$ は その文章集合の中で Word $_{A}$ が出現する文章数である.

$
S A-i d f\left(\operatorname{Word}_{A}\right)=\log \frac{N}{d f\left(\operatorname{Word}_{A}\right)}
$

以上に示した式より，自立語 $\operatorname{Word}_{A}$ へ付与する重み $w$ は次の式で定義される.

$
w=t f\left(\operatorname{Word}_{A}, A\right) \cdot S A-i d f\left(\operatorname{Word}_{A}\right)
$

このように，概念化された英字略語と意味候補との意味的な近さを 4.2 節で説明した語彙の 意味的な近さを評価する方法により評価する。その結果, 最も意味的に近いと判断された意味候補を英字略語の意味とする。

## 6 評価実験

## 6.1 実験条件

本論文では，新聞記事から英字略語を抽出し，当該英字略語が含まれている記事を入力文章 とすることで評価を実施した。今回使用した新聞記事は全国紙 1 か月分（約 12,000 記事）であ

り，2 文字以上の大文字アルファベットの羅列が含まれる記事は約 3,700 記事であった. 当該約 3,700 記事から表 4 に示したストップワードに該当する略語として意味がない文字列を含む記事を人手で削除した上で，無作為に 129 記事を抽出し，評価実験データとして使用した。なお， その中で, 表記が異なる英字略語の数は 58 個であった. つまり, 129 種類の英字略語の意味と 58 種類の英字略語の表記が含まれる記事を評価実験データとして使用した．また，当該 58 個 の英字略語の表記を Wikipedia で検索し, 表 3 と表 4 に示した規則を適用した結果, 707 個の意味を取得できた（1つの英字略語の表記につき，平均で 12.2 個, 最少で 2 個, 最多で 29 個の意味が存在).

提案方法により推定した英字略語の意味が，当該英字略語を含む新聞記事における意味と 一致した場合を正答として評価した。なお，意味の一致に関する判定は人手で実施しており， Wikipedia から取得した意味候補の中に正解となる候補が複数含まれることもある（例えば，表 2 における 7 番と 8 番の候補「インターシティ」は両方ともヨーロッパにおける都市間列車を指 しており，どちらを選択しても正解と判定している)，今回は評価の簡略化のため, 英字略語と して扱う 2 文字以上の大文字アルファベットの羅列が 1 つ含まれる記事を評価対象としている.

5.3 節で述べた通り，入力した文章を用いて英字略語を疑似的に概念化する際には, 4.1 .2 節 での考え方に基づき属性に重み付けを行う，今回の実験における入力対象は新聞記事である. そのため, 概念べースに登録されていない未定義語である一次属性に対する重み付けに必要な $S A$-idf 値の算出には, 1 か月分の新聞記事集合を使用した. この 1 か月分の新聞記事集合から,概念べースの収録語数である約 9 万語を超える単語数が得られたことから，当該集合を疑似的 な全文章空間の情報とみなしている.

## 6.2 比較方法

本節では, 本論文における提案方法の比較に使用するべクトル空間モデル (Salton et al. 1975) について述べる.

ベクトル空間モデルは，情報検索の分野で幅広く利用されている検索モデルである．各語の重 みから構成されるべクトルとして入力語と文書をそれぞれ表現し, 二つのベクトルの成す角度 の余弦によって類似度を計算する点に特徴がある。 ベクトル空間モデルにおいて使用される重 みにはいくつかの種類があるが, 本評価では, 情報検索の分野で広く用いられている $t f \cdot i d f($ 徳永 1999)を使用する．5.2 節で概念化された英字略語を含む入力文章を $q$, 同様に概念化された 意味候補を $d_{i}$, 両者における自立語の語の総数（異なり）を $M$ とすれば， 入力文章 $q$ と意味候補 $d_{i}$ はそれぞれ以下のような $M$ 次元のベクトルで表現できる.

$
\begin{aligned}
q & =\left(w_{q 1}, w_{q 2}, \cdots, w_{q M}\right) \\
d_{i} & =\left(w_{i 1}, w_{i 2}, \cdots, w_{i M}\right)
\end{aligned}
$
入力文章 $q$ に対する意味候補 $d_{i}$ の得点 $s_{q}\left(d_{i}\right)$ は二つのベクトルの余弦により求まる. 式を以下に示す.

$
s_{q}\left(d_{i}\right)=\frac{\sum_{j=1}^{M} w_{i j} w_{q j}}{\sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{i j}^{2}} \sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{q j}^{2}}}
$

## 6.3 評価結果

本論文では, 提案方法に対して, 以下に示す 3 種類の入力文章 $(\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{C})$ および 3 種類の関連性評価方法 $(1,2,3)$, つまり, 合計 9 パターンの評価を行った.評価方法（入力文章）
- (A) 英字略語を含む記事全体
- (B) 英字略語を含む一文とその前後一文
- (C) 英字略語を含む一文のみ

評価方法（関連性評価方法）
- (1) 関連度計算（関連度）
- (2)Earth Mover's Distance (EMD)

・ (3) ベクトル空間モデル (VSM)

評価結果を表 5 に示す. 表 5 における数値は正答率を示す. なお， 2 章で紹介した先行研究 (岡崎, 石塚 2007; 吉田 他 2005) は, 適用可能な英字略語に制約条件（英字略語の意味を括弧書 きで併記することが必要, 片仮名表記が必要）がある，今回の評価で使用した 129 記事に対し て, 当該先行研究が適用できた英字略語はそれぞれ $35 \%$ 程度であったため, これらの先行研究 の正答率は最高でも $35 \%$ 程度となる.

表 5 より，関連度計算はベクトル空間モデルよりも正答率が $5-8 \%$ 高く, EMD はべクトル空間モデルよりも正答率が 8-12\%高くなっており，提案方法が既存方法であるべクトル空間モデ ルよりも優れた結果を示した。また，EMDは関連度計算よりも 3-4\%と若干ではあるが高い正答率を獲得した，他には，入力文章が長い（入力情報量が多い）ほど高い正答率を得ているこ とが分かる。意味推定結果の一例を図 3 , 図 4 , 図 5 に示す.

表 5 評価結果

 &  &  & 入力文章 &  & 評価手法 & 推定結果 & 判定 \\

図 3 英字略語の意味推定結果一例（その 1）

 &  &  & 入力文章 &  & 評価手法 & 推定結果 & 判定 \\

図 4 英字略語の意味推定結果一例（その 2)

図 3 では, 英字略語 AFC に対して, Wikipedia から取得した 13 個の意味候補から，9つのす ベてのパターンにおいて正しい意味を推定できており，英字略語の意味を十分に理解できてい ることが分かる.

次に, 図 4 では, 英字略語 HD に対して, 20 個の意味候補から, 入力文章に英字略語を含む

 &  &  & 入力文章 &  & 評価手法 & 推定結果 & 判定 \\

図 5 英字略語の意味推定結果一例（その 3）

記事全体を使用した場合（パターン (A)）は正しい意味を推定できた一方，推定に失敗したパ ターンがある，具体的には， ベクトル空間モデルを使用し，かつ，入力文章に英字略語を含む 一文とその前後一文または英字略語を含む一文のみを使用した場合（パターン (B)-(3), パター ン (C)-(3)）と, 関連度計算を使用し, かつ, 入力文章に英字略語を含む一文のみを使用した場合（パターン (C)-(1)）に失敗している。前者（パターン (B)-(3), パターン (C)-(3)）は, 単語 の表記をもとに関連性を判断するべクトル空間モデルより，単語の意味を考慮して関連性を判断する関連度計算や EMD が有効に機能したためだと考えらえる。後者（パターン (C)-(1)）は,関連性の高い属性を 1 対 1 で対応をとって計算を行うために他の関連性の高い属性を除外する 可能性がある関連度計算より，すべての属性を計算に利用する EMD が有効に機能したことが 考えられる。

最後に，図 5 では, 英字略語 $\mathrm{FB}$ に対して， 16 個の意味候補から，9つのすべてのパターン において正しい意味を推定することができなかった。これは, 入力文章に金銭に関連する語が 多く含まれていたため, 正しい意味である「フェイスブック」より金銭に関連する意味候補で ある「政府短期証券」のほうが意味的に近いと判定されたためだと考えられる。

Wikipedia は現存する辞書の中で収録語数が最も多いとされるが, 提案方法は, 処理の拠り 所である辞書に登録されていない単語には対応できないという問題がある。これは，辞書を使用する以上，避けられない問題である。たたし， 評価実験で使用したデータとは異なる 100 件 の新聞記事を無作為に調査した結果, Wikipedia に登録されていない英字略語の出現頻度は約 $4.5 \%$ てっった. よって, 新聞記事に登場するような比較的一般的な英字略語を対象とする場合, Wikipedia に未登録の語があることに起因する正答率の低下は $5 \%$ 程度であると考えられる。な

お，今回実施した評価に関しては，Wikipedia に登録されていない英字略語は評価実験データか ら除外している。

## 7 まとめ

本論文では，英単語の頭文字から構成される表現である英字略語に焦点を当て，その意味を 推定する方法について提案した．提案方法では，英字略語の意味推定を未知語の意味推定とみ なし，語彙の概念化方法と語彙の意味的な近さを評価できる関連性評価方法を使用する。さら に，英字略語ゆえの情報の欠如をWikipedia を辞書として用いて補完することで，英字略語の 多義性を解消し, 英字略語の本来の意味を推定することを実現した。

提案方法に対して， 129 件の新聞記事を入力文章として評価を行った。評価結果より，最高 で $80 \%$ 近い正答率を示したことに加え, 表記に頼る比較方法より良好な結果を得ることができ た. 本論文で提案した技術により, 英字略語の意味を理解しやすくすることができ, 情報検索 や自動要約など多くのアプリケーションの性能向上や知能ロボットの研究開発における自然な 知的対話の実現に寄与することができると考えられる.

今後の研究課題としては, 近年, 盛んに研究が行われている Word2Vec(Mikolov, Chen, Corrado, and Dean 2013)のようなニューラルネットワークを応用したべクトルモデルを適用する方法の 検討が考えられる。ベクトルモデルを構築するために使用する情報源を適切に選択・構築する ことで，概念べースそのものを拡張（性能向上）できる可能性がある。このような検討により，語彙の概念化処理を発展させ，より円滑な自然言語処理の実現が期待できる.

## 謝 辞

本研究の一部は, JSPS 科研費 $16 \mathrm{~K} 00311$ の助成を受けたものです.

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## 略歴

後藤 和人：2008 年同志社大学大学院工学研究科博士前期課程修了. 同年, 日本電信電話株式会社入社. 知識情報処理等の研究に従事. 電子情報通信学会会員.

土屋 誠司 : 2007 年同志社大学大学院工学研究科博士後期課程修了. 工学博士. 2017 年同志社大学理工学部教授. 意味解釈等の研究に従事. 言語処理, 人工知能, 情報処理, 電子情報通信, 日本認知科学会各会員.

渡部 広一：1987 年北海道大学大学院工学研究科博士後期課程中途退学. 工学博士. 2006 年同志社大学工学部教授. 概念処理等の研究に従事. 言語処理,人工知能, 情報処理, 電子情報通信, システム制御情報, 精密工学会各会員.

(2016 年 11 月 21 日 受付) (2017 年 2 月 2 日 再受付) (2017 年 3 月 28 日 採録)


# 音声対話ロボットのための傾聴システムの開発

高齢者の認知症や孤独感の軽減に貢献できる対話ロボット開発のため, 回想法に基 づく傾聴を行う音声対話システムの開発を行った. 本システムは，ユーザ発話の音声認識結果に基づき，相桘をうったり，ユーザ発話を繰り返したり，ユーザ発話中 の述語の不足格を尋ねたりする応答を生成する。さらに，感情推定結果に基づき， ユーザ発話に対して共感する応答を生成する. 本システムの特徵は, 音声認識結果 に誤りが含まれることを前提とし, 音声認識信頼度を考慮して応答を生成する点で ある. 110 名の一般被験者に対する評価実験の結果, 「印象深い旅行」を話題とした 場合で， $45.5 \%$ の被験者が 2 分以上対話を継続できた. また, システムの応答を主観的に評価した結果，約 $77 \%$ のユーザ発話に対して対話を破綻させることなく応答生成ができた。さらに，被験者へのアンケートの結果，特に高齢の被験者から肯定的な主観評価結果が得られた。

キーワード：音声対話ロボット，傾聴，回想法，高齢者
## Active Listening System for a Conversation Robot

\author{
Kazuya Shitaoka $^{\dagger}$, Ryoko Tokuhisa $^{\dagger}$, Takayoshi Yoshimura ${ }^{\dagger}$, Hiroyuki Hoshino $^{\dagger}$ \\ and NARImASA WatanABE ${ }^{\dagger \dagger}$
}

We have developed an active listening system for a conversation robot, specifically for reminiscing. The aim of the system is to contribute to the prevention of dementia in elderly persons and to reduce loneliness in seniors living alone. Based on the speech recognition results from a user's utterance, the proposed system produces backchannel feedback, repeats the user's utterance and asks information about predicates that were not included in the original utterance. Moreover, the system produces an appropriate empathic response by estimating the user's emotion from their utterances. One of the features of our system is that it can determine an appropriate response even if the speech recognition results contain some errors. Our results show that the conversations of $45.5 \%$ of the subjects $(n=110)$ with this robot continued for more than two minutes on the topic "memorable trip". The system response was deemed correct for about $77 \%$ of user utterances. Based on the results of a questionnaire, positive evaluations of the system were given by the elderly subjects.

Key Words: Dialogue Robot, Active Listening, Reminiscence Therapy, Elderly Person

## 1 はじめに

日本は, 2007 年に高齢化率が $21.5 \%$ となり「超高齢社会」になった (総務省統計局 2013 )．世界的に見ても，高齢者人口は今後も増加すると予想されており，認知症治療や独居高齢者の孤独死が大きな問題となっている。 また, 若い世代においても, 学校でのいじめや会社でのスト レスなどにより精神状態を崩すといった問題が起きている。このような問題を防ぐ手段として, カウンセリングや傾聴が有効であると言われている (池見 1996). しかし, 高齢者の介護職は人手不足であり，また，家庭内においても，身近に，かつ，気軽に傾聴してもらえる人がいると は限らない.

このような背景のもと, 本論文では, 音声対話ロボットのための傾聴対話システムを提案す る. 我々は, 介護施設や病院, あるいは, 家庭に存在する音声対話ロボットが傾聴機能を有す ることにより，上記の問題の解決に貢献できると考えている.

傾聴とは，話を聴いていることを伝え，相手の気持ちになって共感を示しつつ，より多くの ことを話せるように支援する行為であり，聴き手は，表 1 に挙げる話し方をすることが重要で あるとされる (ホールファミリーケア協会 2004; 三島, 久保田 2003; 榆木 1989). また, 傾聴行為の一つとして回想法が普及している。回想法とは，アメリカの精神科医 Butlerによって 1963 年に提唱されたものであり (Butler 1963), 過去の思い出に, 受容的共感的に聞き入ることで高齢者が自分自身の人生を再評価し, 心理的な安定や記憶力の改善をはかるための心理療法であ る (黒川 2005). 本論文は, この回想法による傾聴を行う音声対話システムの実現を目指す.

音声対話システムとして, 音声認識率の向上やスマートフォンの普及などを背景に, Appleの Siri (Bellegarda 2013) や Yahoo!の音声アシスト (磯, 颯々野 2013), NTT ドコモのしゃべって コンシェル (東中, 貞光, 内田, 吉村 2013) といった様々な音声アプリケーションが登場し, 一般のユーザにも身近なものになってきた。単語単位の音声入力や一問一答型の音声対話によっ て情報検索を行うタスク指向型対話システムに関しては，ある一定の性能に達したと考えられ る (河原 2013). しかしながら, これらの音声対話システムは, 音声認識率を高く保つために, ユーザが話す内容や発声の仕方（単語に区切るなど）を制限している.

一方で，雑談対話のような達成すべきタスクを設定しない非タスク指向型対話システムも 多く提案されており (Tokuhisa, Inui, and Matsumoto 2008; Banchs and Li 2012; Higashinaka,

表 1 傾聴において重要とされる話し方

Imamura, Meguro, Miyazaki, Kobayashi, Sugiyama, Hirano, Makino, and Matsuo 2014; Higashinaka, Funakoshi, Araki, Tsukahara, Kobayashi, and Mizukami 2015), 傾聴対話システム も提案されている.

傾聴対話システムの先行研究として, Han らの研究 (Han, Lee, Lee, and Lee 2013; Han, Bang, Ryu, and Lee 2015), および, 大竹らの研究がある (大竹, 萩原 2012, 2014). これらの研究は, いずれも対話システムによる傾聴の実現を目的としており，5W1H 型の疑問文による問い返し (e.g., Usr: とっても美味しかったよ. $\Rightarrow$ Sys: 何が美味しかったの？）や，固有名詞に関する 知識ベースに基づく問い返し (e.g., Usr: I Like Messi. $\Rightarrow$ Sys: What is Messi's Position?), あるいは，評価表現辞書を用いた印象推定法による共感応答 (e.g., Usr: 寒いしあまり炬烽から 出たくないね。 $\Rightarrow$ Sys: 炬燵は暖かいよね））などの生成手法が提案されている．Ｈａn ら，大竹らの研究は傾聴対話システムの実現を目的としている点において, 我々と同様である。しか しながら, これらの研究はテキスト入力を前提としているため, 音声入力による対話システム へ適用する際には，音声認識誤りへの対応という課題が残る.

傾聴のような聞き役対話システムの先行研究としては, 目黒らの研究がある (目黒, 東中, 堂坂, 南, 磯崎 2009 ; 目黒, 東中, 南, 堂坂 2011; 目黒, 東中, 堂坂, 南 2012). この研究では,人同士の聞き役対話と雑談を収集し, それぞれの対話における対話行為の頻度を比較・分析し, さらに，聞き役対話の流れをユーザ満足度に基づいて制御する手法を提案している。ただし， この研究の目的は, 人と同様の対話制御の実現であり, また, カウンセリングの側面を持つ傾聴ではなく，日常会話においてユーザが話しやすいシステムの実現を目指している点で，我々 と異なる。

また, 山本, 横山, 小林らの研究 (山本, 小林, 横山, 土井 2009 ; 横山, 山本, 小林, 土井 2010 ; 小林, 山本, 横山, 土井 2010 ; 小林, 山本, 土井 2011,2012 ) は, 対話相手の画像や音声か ら会話への関心度を推定し, 関心度が低い場合は話題提示に, 関心度が高い場合は傾聴に切り 替えることで雑談を継続させる。発話間の共起性を用いて, 音声の誤認識による不適切な応答 を低減する工夫も導入している。さらに, 病院のスタッフと患者間の対話から対話モデル（隣接ペア）を用いた病院での実証実験を行っており，ロボットとの対話の一定の有効性を示して いる。しかしながら，傾聴時において生成される応答は「単純相槌」「反復相槌」「質問」の 3 種類であり，ユーザ発話中のキーワードを抽出して生成されるため，ユーザ発話中に感情表現 がない場合に (e.g., Usr: 混雑していたよ)，傾聴において重要とされる「共感応答」(e.g., Sys: それは残念でしたね）は扱っていない.

同様に，戦場の兵士らの心のケアを目的とした傾聴対話システム SimCoach や，意思決定の サポートをする SimSensei という対話システムも構築されている (Morbini, Forbell, DeVault, Sagae, Traum, and Rizzo 2012; DeVault, Artstein, Benn, Dey, Fast, Gainer, Georgila, Gratch, Hartholt, Lhommet, Lucas, Marsella, Morbini, Nazarian, Scherer, Stratou, Suri, Traum, Wood,

Xu, Rizzo, and Morency 2014). SimCoach や SimSensei は CGによる Agent 対話システムで,発話内容に合わせた豊かな表情や領きを表現することで，人間とのより自然な対話を実現して いる点も特徴である.

我々は，対話システムの機能を，回想法をべースとした傾聴に特化することにより，音声認識や応答生成のアルゴリズムをシンプル化し, 対話が破綻することなく継続し, 高齢者から若者まで満足感を感じさせるシステムの実現を目指す. Yamaguchi ら, Kawahara らは, 傾聴対話 システムがユーザ発話に対して傾聴に適した相槌を生成する手法とその有効性について報告し ている (Yamaguchi, Inoue, Yoshino, Takanashi, Ward, and Kawahara 2016; Kawahara, Uesato, Yoshino, and Takanashi 2016). 具体的には, 人同士の傾聴時の対話で生じる相桘を対象として 相槌が持つ先行発話との関係を分析し，それに基づいて相槌生成の形態，韻律を決定する手法 を検討した. 結果として, 先行発話の境界のタイプや構文の複雑さに応じて相槌を変えること や, 先行発話の韻律的特徴と同調するように韻律的特徴を制御することの有効性を述べている.相槌の生成ではタイミング，形態，韻律が重要であるが，今回のシステムでは，適切な内容の 応答生成による対話の継続と満足感の評価を目的としている.

本論文の貢献は, 音声認識誤りを考慮した上で, 傾聴時に重要な応答の生成を可能にする手法の提案, および, 提案手法が実装されたシステムの有効性を, 応答正解率の観点と, 100 人規模の被験者実験による対話継続時間と主観評価による満足度の観点で評価した点である。本論文の構成は，次のようになっている．第 2 章で本傾聴対話システムの概要を述べる。第 $3,4,5$章は, 本対話システムの機能である音声認識, および, 認識信頼度判定部, 問い返し応答生成部, 共感応答生成部に関する実装に関して, 第 6 章で評価実験と結果について説明し, 第 7 章 でまとめる.

## 2 傾聴システムの概要

本章では，提案する傾聴システムの概要について述べる.

## 2.1 目指す対話例

図 1 に，回想法の実施事例を示す (須田 2013)，聞き手 (S) は，話し手 (A) が自身の過去を思 い出しやすいように「問い返し」を重ね，それに対して話し手が答える，というスタイルがベー スとなって対話が進行している。また, 聞き手は, 適切なタイミングで, 「言い換え」「要約」「相桘」「共感」「繰り返し」といった, 傾聴に重要とされる応答を行っていることが分かる. 我々 は，図 1 に示すような回想法による傾聴対話を実現するため，対話のテーマを「過去の出来事」 に設定し, ユーザが語る過去の行動や感情に対して, 音声認識誤りを考慮した上で, システム が傾聴に重要とされる応答を生成するための手法を提案する.

図 1 回想法の実施例（須田 2013 より抜粋）

なお, 本論文では, 上記の応答のうち, 「繰り返し」「問い返し」「共感」「相桘」の 4 種類の 応答を対象とする。なぜなら，「言い換え」および「要約」については「繰り返し」により粗い 近似が可能である，と考えたためである．次節では，このような対話を実現するための傾聴シ ステムの機能構成について述べる.

## 2.2 傾聴システムの機能構成

提案する傾聴システムの機能構成を図 2 に示す. 大きく分けて,「音声認識・信頼度判定」「繰 り返し／問い返し応答の生成」「共感応答の生成」「相槌応答の生成」「応答選択」の 5 つ機能 で構成されている。以下で，それぞれの機能の概要を述べる。

## 【 音声認識・信頼度判定

入力されたユーザ発話を音声認識し, 音声認識結果の信頼度を算出する。認識結果が信頼で きると判定された場合は，当該認識結果を用いて，繰り返し／問い返し応答，および，共感応答を生成する。一方，信頼できないと判定された場合には，当該認識結果を用いた応答を行う のではなく，予め用意された相槌応答を生成する。これにより，誤認識結果を用いた応答生成 を低減し，対話の破綻を防ぐ，詳細は 3 章で述べる.

## ■ 繰り返し/問い返し応答の生成

ユーザ発話の最終述語に着目し, 認識信頼度が高いと判定された当該述語，および，当該述語が持つ格に基づき，繰り返し／問い返し応答を生成する。ここで，本論文では，以下のもの を「述語」と定義し，ユーザ発話に含まれるこれら全ての表現のうち，最後に出現するものを 「最終述語」として抽出する.

(1) 表 2 に示す語のうち, 表 3 に示す過去表現を伴っているもの.

（2）ただし，表 2 に示す語と，表 3 に示す過去表現との間にアスペクト（〜していた，～し に行った)，ムード（ししたった，～しなかった)， ヴォイス（～してもらった，〜さ れた）などの表現が含まれる場合には，それらも含む。

過去表現を伴うものに限定するのは, 2.1 節でも述べたように，本論文では，対話のテーマを 「過去の出来事」に設定するためである。また，アスペクトやムードなどを考慮することにより， より自然なシステム応答の生成（e.g., Usr：もっと食べたかったよ. Sys: 食べたかったんで すか.）を可能にする.

図 2 傾聴システムの機能構成

表 2 本論文で定義する「述語」の候補となる語

表 3 本論文で扱う過去表現

問い返し応答は，以下で述べる $(\mathrm{A}),(\mathrm{B})$ の手法により生成する. これら 2 つの手法により,音声認識の信頼度が高い場合のみ, 繰り返し応答や問い返し応答を生成することで, ユーザの 発話内容を正確に繰り返し「聴いている」ことを示すと同時に，ユーザの過去を思い出しやす くし, 次の発話を促す。

## (A) 最終述語の不足格判別に基づく問い返し

ユーザ発話の最終述語が動詞, および, 「サ変名詞＋する」の場合に，当該述語に対する不足格の判別を行うことにより，ユーザ発話には含まれない格を問い返す応答を生成する。図 2 の 例では, ユーザ発話の最終述語「貪う」について, あらかじめ作成した動詞の必須格辞書を用 いて，発話に必須格「誰から」が含まれていないことを判別し，『誰からもらったんですか？』 を生成する. 不足格判別に基づく問い返し応答の生成の詳細は 4.1 節で述べる.

## (B) 辞書を用いた適切性判断に基づく問い返し

ユーザ発話の最終述語, および, 格要素について, 表 4 に示す問い返しが適切かどうかを辞書に基づき判断し, 応答を生成する。図 2 の例では, 最終述語「貪う」に対する感想, および,格要素「お花」の詳細については, 問い返すことが適切であると判断され, 『どうでしたか？』, および, 『どんなお花ですか？』が生成されている。辞書を用いた適切性判断に基づく問い返し の詳細については 4.2 節で述べる.

## 共感応答の生成

感情推定に関しては様々な研究がある (乾, 奥村 2006). Balahur らは感情が非明示的に表現された文から感情を推定することを目的として，感情生起のトリガーとなる事態を記述した EmotiNet の構築を提案している (Balahur and Hristo 2016)。 また, 長谷川らは, 聞き手にター ゲットとなる感情を生起させるための応答生成手法を考案している (長谷川, 鍛冶, 吉永, 豊田 2014). この中で長谷川らは, Twitter から構築した感情夕グ付き対話コーパスを利用すること で，「一緒に夕食に行かない？」という入力に対して「38 度の熱があるのでいけません」と応答 し，聞き手に「悲しみ」を喚起するような応答生成を実現している.

これに対して我々は，話し手であるユーザの発話内容に対するユーザ自身の感情を推定し， その結果を利用することにより，ユーザへの共感応答を生成する，図 2 の例では，「誕生日にお 花を貪う」に対するユーザ自身の感情が「嬉しい」であると推定した結果，共感応答『それは 嬉しいですね』が生成されている，本論文では，この例のように，ユーザ発話中に明示的な感

表 4 辞書を用いた適切性判断に基づき生成される問い返しの種類

情表現（e.g., 嬉しい）が含まれていない場合であっても，音声認識誤りが含まれるユーザ発話 からデー夕駆動型で感情推定を行い，共感応答を生成する。詳細は 5 章で述べる.

## 相桘忘答の生成

認識信頼度が低いと判定された場合は，相槌応答を生成する。ここでは，相槌応答として，以下の 2 種類を生成する。

（1）システムの直前発話として，「感情・形容表現に対する理由を尋ねる」問い返し応答が生成されていた場合は，システムが「理解」あるいは「納得」したことをより強くユーザ に示した方が，対話の自然性が向上するため，相槌『なるほど』を生成する．

（2）それ以外の発話が生成されていた場合は，相槌『そうですか』を生成する.

## ■ 応答選択

認識信頼度が高いと判定され, 繰り返し応答, 問い返し応答, 共感応答のいずれかの応答が 生成された場合は，以下の考えに基づき，繰り返し／問い返し応答を優先的に選択する。
- 繰り返し応答により,「聴いている」ことを効果的にユーザに伝えることができる
- 問い返し応答により, ユーザが過去の記憶を思い出しやすくなると同時に，対話をより 継続することができる
- 共感応答は, 繰り返し応答と同時に出力することで, 「共感している」ことをより効果的 に伝えることができる

具体的には，以下のように応答選択を行う.

（1）繰り返し／問い返し応答のいずれかが生成されている場合は, それらの中からランダム に選択する。なお，ランダムに選択した結果が繰り返し応答の場合は，繰り返し応答の 後に続けて出力する応答を，以下のように選択する。
- 問い返し応答が生成されている場合は, それらの中からランダムに選択し, 繰り返 し応答に続けて出力する (e.g., お花を貪ったんですか. 誰から貪ったんですか? ).
- 問い返し応答は生成されていないが, 共感応答が生成されている場合は, 共感応答を繰り返し応答に続けて出力する (e.g., お花を貪ったんですか. それは嬉しい ですね.).
- 問い返し応答, 共感応答のいずれも生成されていない場合は, 繰り返し応答のみ を出力する.

（2）繰り返し／問い返し応答が一切生成されていない場合は，共感応答を選択する.

## 3 音声認識, および，認識信頼度アルゴリズム

本章では，音声認識，および，認識信頼度判定アルゴリズムについて述べる。

## 3.1 音声認識

まず，音声認識については, 音声認識エンジンとして Julius (Lee, Kawahara, and Shikano 2001)を使用した. ここで，音響モデルは，不特定話者 PTM モデル (李 2000) を利用した. 言語モデルについては，想定する対話の特性を踏まえ，次の 2 点を考慮して作成した。なお，作成した言語モデルの語彙数は 6 万語である.

(1) ユーザ発話の多くは，過去の行動や感情に関する発話である

システムは回想法によりユーザに過去の出来事に関する発話を促すため，ユーザ発話には行動や感情に関する単語が含まれることが予想される。表 5 に試作版の傾聴システムへの入力例 を示す。

(2) ユーザ発話中に, 名詞単独の発話が含まれる

我々の傾聴システムは, 問い返し応答の 1 つとして, 不足格を問い返す応答を生成する.こ の問い返しに対し，ユーザが名詞単独で発話することが予想される (e.g., Sys: どこで食べたん ですか？ Usr: お店).

以上 2 点を踏まえ, 言語モデルは以下のように作成した.

手順 [1]：Web 上のテキストデータ (Kawahara and Kurohashi 2006)において，行動や感情が記述されやすい Webページを選別し, 学習コーパスとした。学習コーパスの総量は, 約 215 万 ページ， 3350 万文であった。これまでに，行動や感情が記述されたコーパス作成手法として，大規模ブログデータから, 人間の経験（時間と空間, 動作とその対象, 感情）を, 適切な動詞と 121 個の感情語を用いて抽出する手法 (倉島, 藤村, 奥田 2009) や, 過去時制動詞を主とした特徵語と, 未来と現在時制動詞を主とした特徴語により, 個人的な話題をブログデータから抽出 する手法 (Gordon and Swanson 2009) などが提案されている.ここでは, 言語モデル作成のた めであり，コーパス内容をそれほど限定する必要がないことから，以下に示す方法で Webペー ジを選別した。

（1） 行動や感情が記述されやすい日記の Webページを学習デー夕とする。具体的には, URL に「BLOG, Blog, blog, DIARY, Diary, diary」のいずれかを含む Webぺージを採用した.

（2）試作版の傾聴システムを用いて，開発者数名で予備実験したところ，対話ログに述語 691 語が含まれていた。この述語のうち, 30 語以上を 1 ページ内に含む Webページを採用

表 5 試作版の対話システムへの入力例

した。これは，日記や物語などに関して記述された Webぺージが中心である。

手順 [2]：上記コーパスに出現した名詞を対象に，それらの名詞単独からなる文 (e.g., 映画）を, その出現頻度に従い学習コーパスに追加した。なお, 追加した名詞は 40,239 語である.

## 3.2 認識信頼度アルゴリズム

次に，認識信頼度判定アルゴリズムについて述べる。認識信頼度判定の目的は, 繰り返し／問い返し応答生成, および, 共感応答生成を行う前に, 認識結果に含まれる認識誤りした単語 を棄却し，信頼できると判定された認識結果のみを用いて，応答生成を行うことである。ここ で，繰り返し／問い返し応答を生成する場合と，共感応答を生成する場合では，以下に述べる ように，ユーザ発話中の着目すべき要素，つまり，信頼できるかどうかを判定すべき要素が異 なると考えられる。

まず, 繰り返し／問い返し応答については, 2.2 節で述べたように, ユーザ発話中の最終述語, および，その述語が持つ格から生成される。つまり, 繰り返し／問い返し応答の生成において, ユーザ発話中で着目すべき要素は〈格要素, 格助詞, 最終述語〉である.

一方, 共感応答を適切に生成するためには, 〈格要素, 格助詞, 最終述語〉といったようにユー ザ発話の一部分のみに着目することはできない。例えば，ユーザ発話『会社の飲み会で，すご く美味しいお酒を飲んだ』に対する共感応答（e.g., それは楽しかったですね）や，『会社の飲 み会で，我慢してお酒を飲んだ』に対する共感応答（e.g.,それは大変でしたね）を適切に生成 するためには，「お酒を 飲んだのみに着目するのではなく，「すごく美味しい」や「我慢し て」といった情報も考慮した上で，それに対するユーザの感情を推定する必要がある。そのた め, 共感応答生成においては, 生成に必要な要素をあらかじめ特定しておくことは難しい。つ まり，共感応答を生成する場合には，認識結果全体に対する信頼度判定が必要となる。

以上の考察に基づき，認識信頼度判定は，以下のように，繰り返し／問い返し応答を目的と した場合と, 共感応答を目的とした場合とで, 異なる手法により行う。なお, 「相槌応答」は,以下のいずれの認識信頼度判定においても「信頼度が低い」と判定された場合に生成される.

## ■ 繰り返し/問い返し応答の生成を目的とした場合

ここでの目標は, 認識結果中の最終述語, および, 当該述語に付随する格助詞, および, 格要素（具体的には, 最終述語とその一つ前の述語との間に出現する格助詞, および, 格要素. 以降, このようにして得られた結果を〈格要素, 格助詞, 最終述語〉と記述する.）について, 以下のような繰り返し／問い返し応答生成のために，信頼度が高いもののみを高精度に抽出する こと, である.

○繰り返し応答：お花を貪ったんですか／お花をですか／お花ですか／貪ったんですか

○不足格の問い返し応答：誰に貪ったんですか？

本論文では, 「Julius から得られる認識結果の候補 10Best において, 多くの候補に出現する

ほど信頼度は高い」という考え方をべースに, 〈格要素, 格助詞, 最終述語〉のそれぞれに対す る認識信頼度を判定する. Hazen ら (Hazen, Seneff, and Polifroni 2002)は, 単語の認識信頼度 を 10 種類の特徴量を用いて算出し, それらの単独使用と複合使用の時のエラー率の比較結果を 示しており, ここで用いた手法は, その単独特徴量中でもっとも性能の良かった特徴量 (N-best Purity)の考え方と近い．例として，ユーザ発話『東京に行った』を考える．認識候補 10Best に おいて,「東京 に 行った」や「東京に 行って」以外に, 例えば「故郷に 行った」や 「遠くに 行った」などの誤った候補が得られていた場合, 格助詞「に」の格要素については 曖昧であるが，格助詞「に」，および，述語「行く」は多くの候補に出現していることから，少 なくとも「〜に行った」という部分については，信頼度が高いと判定することができる。同様 に，ユーザ発話『ボールを投げた』に対する認識候補 10Best において，認識結果が「ボール を」「ボール と」「ボール で」の場合には，どのような格助詞に対する格要素かは曖昧だが，格要素「ボール」については信頼度が高いと判定することができる。

このように，〈格要素, 格助詞, 最終述語〉のそれぞれの項目に対する個別の信頼度について は，10Best におけるそれぞれの項目の出現頻度をべースとした手法により信頼度判定が可能で ある. しかし, ここでは, 〈格要素, 格助詞, 最終述語〉の組み合わせとして信頼度が高いかど うかを判定する必要があるため，以下の方法をとる。

提案手法の処理のフローを図 3 に，手続きを以下に示す.

手順 [1]：Julius より得られる音声認識結果の 10Best それぞれに対し,「(文頭) 格助詞 最終述語」や「動詞の連用形 最終述語」などのように, 着目すべき最終述語の周辺の品詞の並び

図 3 繰り返し／問い返し応答生成を目的とした認識信頼度判定の処理フロー

が不適切な候補を棄却する。

手順 [2] : 手順 [1] で残った認識結果の候補について, まず, 最終述語, 格助詞, および, 格要素 を, それぞれの単語認識信頼度 (河原，李 2005) と共に抽出する。また, 最終述語が持つ格（格要素 + 格助詞) の認識信頼度を, 格助詞と格要素の単語認識信頼度の平均により算出する。な お，格要素を抽出する際，連続する名詞は複合名詞と判断し，それぞれの名詞の単語認識信頼度の平均を，当該複合名詞の認識信頼度とする。

手順 [3]：10Best それぞれについて得られた手順 [2] の結果を, 格要素, 格助詞, 格, および, 最終述語ごとに合算する。この結果を, ユーザ発話に含まれる格要素, 格助詞, 格, および, 最終述語の候補とする。得られる結果の例を図 4 に示す。なお, この例では, 手順 [1] により, 残 り 5 つ認識候補が棄却されたとする.

手順 [4] : ここまでの結果を用いて, ユーザ発話中の着目すべき要素のうち, どの認識結果が信頼できるのかを判定する．具体的には，以下のように判定する.

(1) 格要素, 格助詞, 格, 最終述語のそれぞれについて, 最大, かつ, 閥值以上の信頼度 を持つ候補を抽出する，なお，格助詞，および，格については，それぞれの格ごとに判定を行う。また, 信頼度判定の間値は, 格要素, 格助詞, 格, 最終述語のそれぞれにつ いて, 個別に設定する。本論文で設定した間値を表 6 に示す. 表 6 の値は, 開発者 2 名 が実験的に,「積極的な繰り返し／問い返し応答の生成」と「相桘応答の生成」とのバラ ンスを鑑みた上で決定した値である。この値に従うと, 図 4 の例では, 以下のものが信頼できる認識結果として抽出される.
- 格要素 : 彼, ボール

$\cdot$ 格助詞：に,を

## ユーザ発話：彼にボールを渡した

認識結果 [ ( )内は単語認識信頼度]

\author{
【格要素の候補】 \\ 彼(2.2) あれ(0.2) \\ ボール(1.8) ホール(0.5)
}

【格助詞の候補】に(3.9)を(2.1) と(0.7)

【格の候補】

■格：彼に(2.35) あれに(0.8)

■格 : ボールを(1.35) ホールを(0.5)

■ ト格 : ボールと(0.45) ホールと(0.25)

【最終述語の候補】渡す(2.0) 果たす(0.3)

図 4 手順 [3] までの処理で得られる結果の具体例

表 6 本論文で設定した認識信頼度判定のための閥値

- 格：彼に
- 最終述語：渡す

なお,これら 4 つの閥値のうち,「格要素」「格」「最終述語」に関しては,「より積極的に 認識結果を利用して応答生成する」のか「誤認識を用いた応答生成を防ぐために相槌を 生成するのか」を判断する値である。具体的には，閾値を低く設定すると，より積極的 にそれらの認識結果を利用して応答生成するようになり，反対に，閾値を高く設定する と, 認識結果は信頼できないと判定されて相槌を生成する可能性が高くなる。一方, 「格助詞」に関しては,「より積極的に，不足格の問い返し応答を生成する」かどうかを判断 する值である，具体的には，閥値を低く設定すると，「当該格助詞はユーザ発話に含まれ ている」と判断しやすくなり, 不足格の問い返し応答の生成数は減少する. 反対に, 閾値 を高く設定すると，「当該格助詞はユーザ発話に含まれていない」と判断しやすくなり，不足格の問い返し応答の生成数は増加する。なお, 格助詞についての間値は, 他と比べ 低く設定した。これは，格助詞は誤認識が起こりやすく(藤原, 伊藤, 荒木 2005), 格要素や最終述語と比べ認識信頼度の判断が難しいため, 格助詞認識に対する Recall を高く し，「ユーザ発話に含まれているにも関わらず不足格として問い返してしまうエラーによ る満足度低下」を防ぐことを目的としたためである。

また，本論文では認識候補の 10Best を利用したが，ある閥値以上の認識結果を利用する など，利用する認識候補の数を一定にしない方法も考えられる。このような場合には，単語信頼度の合算値を，利用した認識候補の数で正規化した上で閾値判定を行う必要が ある。

（2） 格要素, 格助詞, および, 最終述語の個別の項目については, (1)で抽出された結果を 信頼できる要素と判定する。一方, 〈格要素, 格助詞, 最終述語〉の共起の信頼度につい ては, 格 (e.g., 彼に) と最終述語 (e.g., 渡す) の共起が日本語として適切かどうかを判定する必要がある。なぜなら, 個別の認識候補については言語モデルにより共起の適切性が考慮されているが, 提案手法では, 〈格要素, 格助詞, 最終述語〉を一旦独立したも のとして扱うため, 例えば「格（格要素 + 格助詞）については 10Best 中の上位 4 候補に のみ含まれる（下位 6 候補には含まれない）結果が信頼できると判定されるが，最終述語については下位 6 候補にのみ含まれる（上位 4 候補には含まれない）結果が信頼でき ると判定される」という可能性があるためである.

日本語として適切かどうかの判定には Web5 億文コーパス (Kawahara and Kurohashi 2006) を用いる。今回は, Webテキストに〈格要素, 格助詞, 最終述語〉の組み合わせが 10 回以上出現した場合に, 日本語として適切であるとみなした.

以上の手順で，信頼できると判定された「格要素」「格助詞」「格」「最終述語」を用いて繰り 返し／問い返し応答を生成する。なお，信頼できると判定された「格要素」「格助詞」「格」「最
終述語」が全く存在しない場合は, 繰り返し／問い返し応答は生成されない.

## ■ 共感応答の生成を目的とした場合

共感応答の生成では, ユーザ発話の音声認識結果に対し, 1 単語単位ではなく, 1 発話単位の 信頼性を評価し，信頼できる発話候補のみ共感応答生成への入力とする。しかし， Julius から 得られる単語単位の信頼度は, 音響モデル尤度, および, 3-gram 言語モデル尤度に基づき算出 された值であるため, 後段で，この値を用いて 1 発話全体の信頼性を判定することは容易では ない.

そこで, 「発話全体が信頼できる認識候補かどうか」ではなく,「感情推定がロバストに行え る認識結果の候補であるかどうか」という観点で認識結果を精査することとした。具体的には,名詞や動詞, 形容詞などの自立語が一語の場合には, 発話の曖昧性が高く正確な感情推定でき ない場合が多いが，「プレゼントを貪った」や「足をぶつけた」のように自立語を 2 語以上含む 場合には，発話の曖昧性が下がり「それは良かったですね」や「それは大変でしたね」といっ た共感応答の生成が期待できる。そこで，10Best それぞれに含まれる「名詞」「動詞」「形容詞」「副詞」,および, 「否定表現」の総数が 2 以上の候補を, 感情推定がロバストに行える認識候補 と判定し, 5 章で述べる共感応答生成への入力とする.

## 3.3 音声認識性能, および, 認識信頼度判定アルゴリズムの有効性評価

本節では, 提案システムの音声認識性能, および, 認識信頼度判定アルゴリズムの有効性評価についての予備実験結果を示す。なお, テストセットとして, 被験者 39 名による 1,042 発話 を用いた。

まず，音声認識性能についての結果について述べる。テストセットに対する単語認識率は, recall: $70.1 \%$, precision: $66.7 \%$ であった. 提案システムのように項構造を用いる場合は, ユー ザ発話に含まれる格要素, 格助詞, 最終述語をどの程度適切に認識できるかでシステムの応答精度が大きく変わってくる。一般的に, 格助詞は誤認識されやすく, 藤原らの調査 (藤原 他 2005) によると,「認識信頼度が 0.5 以上の範囲で, 助詞は動詞より約 $13 \%$ 程度認識率が低下する」と いうデータがある. 彼らの試算に従うと, 提案システムにおいて, ユーザ発話に含まれる格助詞の認識精度は約 $50 \%$ 程度になると考えられる。

次に，このように多くの誤認識を含むユーザ発話に対して，提案手法により，高精度な応答生成が可能かどうかを検証した結果について述べる。自然な話し言葉においては，省略，音声認識器の誤認識, 文境界の不明確さなどにより, 項構造を誤って理解する可能性があり, これま でに, タスク依存型モデルにおける部分的な構文解析, 多数の音声認識候補 (N-Best) の利用, 1 単語単位の信頼度と 1 発話単位の信頼度の組み合わせ, 会話内容全体を考慮した信頼度尺度 の使用等により，意味解釈の精度を向上させる多くの手法が検討されてきた (De Mori, Bechet, Hakkani-Tur, McTear, Riccardi, and Tur 2008). 今回のシステムでは, 応答生成の種類に応じ

図 5 認識信頼度アルゴリズムの有効性検証結果

て, N-Best 利用による 1 単語単位の信頼度と, ロバストに感情推定できるかという尺度での 1 発話単位の信頼度を使い分けることにより，適切な応答を引き出している。また，いずれの 認識信頼度判定においても信頼度が低いと判定された場合には「相槌応答」を生成することで,誤認識による不適切な応答生成を最小限にしている.

3.2 節で述べた認識信頼度アルゴリズムの有効性を, 上記テストセットを用いて検証した結果 を図 5 に示す。図 5 の「1Bsetのみ利用」は, Julius から得られる認識結果の 1bestのみを用い 全ての認識結果が信頼できるとして応答生成した場合で,「認識信頼度判定有り」は, 我々の提案アルゴリズムにより信頼度が高い候補を抽出して応答生成した場合を示す。なお，ここでは，応答正解率 $=$ 適切な応答数 $/$ (適切な応答数 + 誤応答数) とし, 提案アルゴリズムにより相槌 が生成された場合（452 発話）については, 評価の対象外とした。図 5 が示す通り, Julius から 得られる認識結果の 1best を用いて応答生成した場合には, 応答正解率は $55.8 \%$ だが，我々が提案する認識信頼度判定を用いた場合には, 応答生成の正解率は $74.7 \%$ であった. このことから,音声認識誤りにロバストな認識信頼度判定アルゴリズムが構築できたと考える.

音声認識器の誤認識に関しては, 今後さらに低減されていくと考えられるが, 周囲騒音の大 きい環境や高齢者の小声発話などに対しては認識が難しく, 誤認識の問題は依然として残ると 予想される. 今回採用したような認識信頼度の利用手法は, 今後のシステムにおいても必須で あると考えることができる.

## 4 問い返し応答の生成アルゴリズム

本章では, 問い返し応答の生成アルゴリズムについて述べる， 2.2 節で述べたように，問い返 し応答には，「最終述語の不足格の問い返し」と「辞書を用いた適切性判別に基づく問い返し」 の 2 種類がある。以下，それぞれについて述べる。

## 4.1 最終述語の不足格判別に基づく問い返し応答の生成アルゴリズム

本節では, 最終述語の不足格判別に基づく問い返し応答の生成アルゴリズムについて述べる.提案システムでは，最終述語が「動詞」および「サ変名詞＋する」の場合のみ不足格判別に基 づく問い返し応答を生成し，他の最終述語に関しては不足格の問い返し応答は生成しないもの とした．なぜなら，ユーザの行動を表す「動詞」および「サ変名詞＋する」に関しては，不足格（e.g., 誰と，どこに，何を）を問い返すことがユーザの次発話を促す効果があると期待され るが, ユーザの感情や形容表現を表す「形容詞」「形容詞＋なる」「形容動詞」「名詞＋だ」に関 しては, 不足格判別に基づく問い返し応答（e.g., いつより嬉しかったんですか？，何より美味 しかったんですか）は不自然な応答となる場合が多いためである。なお，ユーザの感情や形容表現を表すこれらの述語に関しては，4.2.3 節で述べる理由を問い返す表現により次発話の生成 を促す。

## 4.1.1問い返し応答生成アルゴリズムの概要

図 6 に, 問い返し応答生成アルゴリズムの概要を示す. 3.2 節で述べた信頼度判定アルゴリズ ムにより，信頼度が高いと判定された動詞，および，格助詞を用いて，以下の手順により問い 返し応答を生成する.

手順 [1] : 当該動詞をキーとして, 予め作成された必須格辞書を検索する. ここで, 必須格辞書 には, 図 6 に示すように，ある動詞についての必須格が深層格レベルで登録されていると同時 に，当該格を尋ねる際に最適な疑問詞と表層格がぺアで登録された辞書である。ここで，図 6 中の「ヲ (object)」などの表記は，「表層に現れた格助詞（深層格）」を意味する．なお，想定し ている対話の性質上, ユーザ発話内の「ガ (agent)」は省略されることが多いため, ここでは,必須格としては登録しない. 必須格辞書の作成手法の詳細は, 4.1.2 節で述べる.

図 6 最終述語の不足格の問い返し応答生成アルゴリズムの概要
手順 [2] : 信頼度が高いと判定された格助詞と, 手順 [1] で検索された必須格との照合を行うこ とで，当該動詞の不足格を判別し応答を生成する，例えば，ユーザ発話中の動詞「貪う」の不足格が「カラ格 (source)」と判別された場合, 問い返し応答として『誰から貣ったんですか？』 を生成する。不足格判別手法の詳細は，4.1.3 節で述べる。

## 4.1.2 必須格辞書の作成

本節では, 必須格辞書の作成について述べる.

## （ア）「不足格の問い返し応答」に適した深層格の定義

前述したように，必須格は深層格レべルで登録する，なぜなら，表層的には同じ「二格」で あっても，それが「goal 格」なのか「time格」なのかで尋ね方が異なる上に，深層格レベルで 考慮しないと，どちらが必須格なのかを適切に判定できないためである。

一般的に, 表層格は「ガ」「尹」「二」「デ」「ト」「へ」「カラ」「ヨリ」「マデ」の 9 種類とす る定義が広く用いられているのに対し，深層格については，どのような種類をどのような基準 で認定するかの共通見解がない。そこで, 我々は, EDR 日本語共起辞書 (日本電子化辞書研究所 2001)に打いて定められている意味的関係の定義をべースに深層格を定義した。具体的には， EDR 日本語共起辞書において, 名詞と動詞の間に付与されている「概念関係子」をべースに深層格を定義する。表 7 に，概念関係子の例を示す。

本論文では，「動詞の不足格を問い返す」という目的を鑑み，以下の考察に基づいて深層格を 定義した。

## 1. 概念関係子の細分化が必要

例として，EDRで定義されている概念関係子 object に着目する，表層格「ヲ」に付与された object，および，表層格「ト」に付与されたobjectの例を，表８と表 9 に示す，EDRにおける object の定義は「動作・変化の影響を受ける対象」であり，どちらもその定義に従っているが，意味的には,「ヲ」が示す object は動作の「対象」,一方「ト」が示す object は動作の「相手」と

表 7 EDR における概念関係子の付与例

事務所 を 開設する [object]

大阪に開設する [place]

奈良に着く[goal]

表 8 表層格「ヲ」に付与された概念関係子 object の例

表 9 表層格「ト」に付与された概念関係子 object の例

表 10 表層格「ト」に付与された概念関係子 goal の例

表 11 表層格「ヲ」に付与された概念関係子 object および basis の例

考えられ，全く異なるものである。仮に，動詞「競い合った」を考えた際，「ヲ」が示す object （=「対象」）が不足格であった場合，それを問い返す適切な応答は「何を競い合ったの？」であ るのに対し，「ト」が示す object（＝「相手」）が不足格であった場合の適切な問い返し応答は 「誰と競い合ったの？」となる.つまり, 動詞の不足格を問い返すことを目的とした場合, 動詞「競い合う」にとっての概念関係子 object を 2 種類の深層格に細分化する必要がある.

このような細分化は，上記の例のように，異なる表層格に付与された概念関係子を対象とし た場合だけではなく，同一の表層格に付与された概念関係子も対象となる。例えば，表 10 に示 すような, 表層格「ト」に付与された概念関係子 goalに着目すると, 上 2 つの動詞（一致する,関係する）では，不足格を尋ねる際に「〜と…?.」と尋ねるのが自然なのに対し，下 2 つの 動詞（なる，考える）では，「どう……」と尋ねるのが自然である.

## 2. 概念関係子の統合が可能

また，格の尋ね方が同一かどうかの観点で考えると，異なる概念関係子を統合できる場合も ある．例えば，表 11 に示すような，表層格「ヲ」に付与されている概念関係子 object および basisの場合，どちらも「対象」を示しているが，動詞の意味が「過不足・優劣」などの場合は basis，それ以外の場合には object が付与されている。ここで，これらの格を尋ねる際には，い ずれも「〜を……」と尋ねるのが自然である．つまり，上記の観点では，これらの概念関係子は全て「〜を…?.」と尋ねる object に統合可能と言える.

以上の考察に基づき，本論文で定義した深層格の一部を表 12 に示す.
表 12 本研究で再定義した深層格（抜粋）

 & goal & $\sim に$ \\

## （イ）必須格辞書の作成

（ア）で述べた定義に従い，動詞の必須格辞書を作成する。具体的には，以下の手順で作成 した。

手順 [1] : 毎日新聞記事 5 年分 (毎日新聞社 1991-1995) を対象として, 全ての文に対し係り受け 解析を行い，〈格要素，格助詞，動詞〉を抽出する。

手順 [2] : 手順 [1] の抽出結果に対し「格助詞置換分析法」(大石，松本 1995)を用いて深層格の 判別を行う。この手法は, 格要素や動詞の意味属性情報に加え, 当該動詞がどのような表層格 のパターンを持っているか, 別の表層格に置換可能であるかどうか, などの情報を統計的に獲得 し，これらの情報を利用して，ルールベースにより深層格の判別を行うものである。具体的な 処理を図 7 に示す. 例として,「飛行機が成田空港を出発する」の「ヲ」格の深層格を判別する.

A)まず，図 $7(A)$ に示す通り，上記の毎日新聞記事 5 年分から，「出発する」が持つ表層格パ ターンを抽出する。

B)次に，「ガーヲ」の格パターンの「ヲ」が，別の表層格に置換されたパターンが存在するか どうかを検索する。その結果，「出発する」は「ガーカラ」という「ヲ」が「カラ」に置換され たパターン，あるいは，「ガー二」という「ヲ」が「二」に置換されたパターンを持つことが分 かる．ここで，置換されたパターンが存在するかどうかは, シソーラス (国立国語研究所 2004) から得られる格要素の意味属性を利用して判断する.

C)最後に, 図 $7(\mathrm{C})$ に示す通り, あらかじめ作成した深層格判別ルールに従い, 「ヲ」の深層格が「source」であると判別する.

なお, EDR 日本語共起辞書内で付与されている概念関係子を, 本研究で再定義した深層格体系（表 12）に人手で変換したデー夕 685 事例（e.g., 変換前：「群衆と握手する（ト= object）」 $\Rightarrow$ 変換後 :「群衆と握手する $($ ト = partner) 」) を深層格の正解データとし, 上記提案手法の深層

図 7 格助詞置換分析法 (大石, 松本 1995) の概要

格判別精度を評価した結果，判別精度は $75.7 \%$ であった.

手順 [3] : 手順 [2] の結果を動詞ごとにまとめ，それぞれの染層格について頻度が一定以上ある ものを当該述語の必須格とする.

手順 [4] : 手順 [3] で必須格と判断された深層格それぞれについて, シソーラスを用いて, 出現 した全ての格要素の意味属性を【人／場所／人工物／․といったレベルで判別する.

手順 [5]：手順 [4] で得られたそれぞれの意味属性を【人 $\Rightarrow$ 誰／場所 $\Rightarrow$ どこ／物 $\Rightarrow$ 何／“】のよ うに，尋ねる際に最適な疑問詞に置換し，最頻出の疑問詞を，当該深層格を尋ねる際に最適な 疑問詞として登録する。

なお，受動態や使役態の場合は，能動態とは必須格が異なる。しかし，本論文で作成した深層格判別ルールは能動態のみにしか対応していない. したがって，例えば，ユーザ発話「ずい ぶんと怒られたよ」に対し, 「誰に怒られたんですか？」といったような不足格の問い返し応答 は生成できない（2.2 節で述べたように，「怒られたんですか.」という繰り返し応答の生成は可能).この点については, 今後の課題とする.

## 4.1.3 不足格の判別手法

本節では不足格の判別手法について述べる。音声認識誤りがない場合には, 入力された〈格要素, 格助詞, 動詞〉を用いて 4.1.2 節と同様の方法で深層格解析をし, 不足格を尋ねる応答を 生成する方法をとることができるが, 我々のタスクでは〈格要素, 格助詞, 動詞〉の全てが間値
以上の信頼度で認識できるとは限らない. 特に, 格要素の信頼度が低いと判定され抽出されな かった場合には，深層格解析を行うことができない，しかし，このような場合であっても，格助詞と動詞の信頼度が高いと判定された場合には, 表層格レベルでの不足格判別は可能である. したがって, ここでは, 格要素も含めて信頼度が高いと判定されたかどうかに関わらず, 格助詞と動詞のみを用いて，表層格の情報に基づいた不足格の判別を行う。具体的には, 以下の手順で行う。例として, ユーザ発話「北海道に行ったよ」に対し, 認識信頼度判定の結果, 格助詞「二」，および，動詞「行く」のみが，信頼度が高いと判定されて抽出された場合を考える。手順 [1] : 信頼度が高いと判定された動詞について，4.1.2節で述べた手法により作成された必須格辞書を検索し，それぞれの必須格について，当該深層格を表現し得る全ての表層格に置き換え る. 上記の例では, 動詞「行く」の必須格として登録されている深層格「goal」および「partner」 を，対応する全ての表層格「二・へ」および「ト」に置き換える。

手順 [2] : 手順 [1] で置き換えた表層格のいずれもがユーザ発話に含まれていない深層格に限り，当該必須格を不足格と判別する，上記の例では，表層格「二」が含まれているため，深層格「goal」 はユーザ発話に含まれており, 深層格「partner」が不足格であると判断して, 不足格を問い返 す応答「誰と行ったんですか？」を生成する。

前述したように, 音声認識において, 格助詞は他の単語に比べて誤認識されやすい. また, 話 し言葉においては格助詞の省略も頻繁に起こる.これらに対する提案手法の有効性に関して考察する。

まず，音声認識誤りに関して，ユーザ発話「北海道に行ったよ」の認識が難しく，認識候補 の上位に格助詞「に」が認識されなかった場合を考える。仮に, 単純に 1 best の認識結果に対 して，上記の不足格判別手法を適用したとすると，「goal」は不足格であると判別され，「どこ に行ったんですか？」という誤応答が生成されてしまう。しかし, 提案手法では, 3.2 節でも述 べたように, 認識結果の 10best を利用し, 格助詞については, 認識信頼度判定の閥値を低い值 に，つまり，「当該格助詞がユーザ発話に含まれている」と判定しやすい値に設定してある。し たがって，上位の認識結果では格助詞「二」が認識されていなかったとしても，10best 内の下位 の認識結果では認識されており，単語認識信頼度の合計が閥値以上であれば，格助詞「二」は 認識信頼度が高いと判定され抽出される。これにより,「goal」は不足格ではないと判別され,「どこに行ったんですか？」という誤応答の生成を防ぐことが可能となる.

次に, 格助詞の省略に関しては, 例えば, 「北海道行ったよ」といった発話の場合, 提案手法 で手がかりとする格助詞（この例では「二」）が，信頼度が高い結果として抽出されることは考 えにくいため，実際には「goal」が含まれているにも関わらず誤って不足格であると判別され る.この発話に対して,「goal」が含まれていることを正しく判別するためには, 格要素（北海道）の意味属性から深層格を理解するような手法や, 省略された格助詞を補完するような技術 の開発が必要となる.この点については今後の課題とする.

## 4.2 辞書を用いた適切性判別に基づく問い返し応答の生成アルゴリズム

本節では，辞書を用いた適切性判別に基づく問い返し応答の生成アルゴリズムについて述べ る。前述したように，この応答には，「格要素の詳細」「感想」「感情・形容表現に対する理由」 をユーザに尋ねる 3 種類の応答がある。以下，それぞれについて述べる。

## 4.2.1格要素の詳細を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズム

まず，ユーザ発話「お花を貪った」に対するシステム応答「どんなお花ですか？」といった ような，格要素の詳細を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズムについて述べる.

手順 [1]：Webテキスト (Kawahara and Kurohashi 2006) において，格要素の詳細を尋ねる際の 疑問詞（「どんな」「何の」「どこの」の 3 種類）と係り受け関係にある名詞の頻度をカウント する.

手順 [2] : 手順 [1] で各疑問詞との係り受け関係が頻度間値以上の名詞については, 当該疑問詞 で詳細を尋ねることが適切であると判定する。

表 13 に，登録されている名詞の例を示す. 表 13 の (a)は疑問詞「どんな」との係り受け関係 が間値以上で出現した名詞で, 例えば『どんな動物なの?』『どんなドラマなの?』などの応答 を生成する。しかし, 当該名詞がユーザ発話に含まれたとしても, ユーザ発話には既にその詳細についての情報が含まれている可能性がある。そこで, ここでは, 信頼度が高いと判定され た格要素を含む認識候補について，当該格要素の直前に「形容詞」「形容動詞」または「〜の」 が存在する認識候補が 1 つでも存在すれば，ユーザ発話には既に格要素の詳細についての情報 が含まれていると判断し，格要素の詳細を尋ねる問い返しの生成は行わない.

## 4.2 .2 感想を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズム

次に，ユーザ発話「お花を貪った」に対してシステム応答「どうでしたか？」というユーザ発話の感想を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズムについて述べる。我々のシステムでは，言語モデルに含まれる述語を対象に，感想を尋ねることが自然であるかどうかを人手により判断

表 13 詳細を尋ねることが適切であると判定された格要素の例

(a) 疑問詞「どんな」で 尋ねる格要素の例 (エントリ数：1,754)

(b) 疑問詞「何の」で 尋ねる格要素の例 (エントリ数：1,510)

(c) 疑問詞「どこの」で 尋ねる格要素の例 (エントリ数：2,169)

してもらい，「感想を尋ねることが不自然な述語の辞書」を構築した. 辞書の一部を表 14 に示 す. 我々のシステムは, ユーザ発話の最終述語がこの辞書に登録されていない場合に，感想を 尋ねる問い返し応答を生成する。例えば，ユーザ発話が「お花を貪ったの」の場合には「貪っ た」は辞書に登録されていないため「どうでしたか？」という発話を生成するが，ユーザ発話 が「ムキになったの」の場合には表 14 に示す辞書に「ムキになる」が登録されているため「ど うでしたか？」というシステム発話は生成しない.

ただし，「ディズニーランドに行った」の場合は「どうでしたか？」と尋ねることが適切だが，「食堂に行った」のように日常的な事態に関しては「どうでしたか？」と尋ねることは適切でな いというように，感想を尋ねることが適切かどうかの判断は，述語のみではなく格要素などの 情報も考慮した上で行う必要がある。この点に関しては今後の課題である.

## 4.2.3 感情・形容表現に対する理由を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズム

最後に，ユーザ発話「楽しかったよ」に対するシステム応答「どうして楽しかったんですか？」 のような, 感情・形容表現に対する理由を尋ねる問い返し応答の生成アルゴリズムについて述 べる. 提案手法では，「人手により，理由を尋ねることが適切であると判定された感情・形容表現」が登録された辞書に基づき, 当該応答の適切性を判定する. 登録されている感情・形容表現の例を表 15 に示す.

たたし， ユーザ発話に，既に当該感情・形容表現に対する理由が含まれている可能性がある ため, 単純に辞書に登録されているかどうかのみで応答生成の適切性を判定することはできな い. そこで，ここでは，信頼度が高いと判定された感情・形容表現を含む認識候補について，当該感情・形容表現の直前に，「ので」「から」などの接続詞が存在する認識候補が 1 つでも存在 すれば，ユーザ発話には既に理由が含まれると判断し，当該応答の生成は行わないこととした.

表 14 感想を尋ねることが不自然であると人手により判断された述語の例（エントリ数：422）

表 15 理由を尋ねることが適切であると人手により判断された感情・形容表現の例（エントリ数：130）

## 5 共感応答の生成アルゴリズム

本章では, 共感応答の生成アルゴリズムについて述べる.

## 5.1 応答生成アルゴリズムの概要

図 8 に共感応答の生成アルゴリズムの概要を示す. 3.2 節で述べたように, 本論文では, 前段 で認識誤りを含む認識結果を棄却するのではなく,「誤認識結果が含まれる場合でも適切に感情推定を行う」手法を提案する. 具体的には, 「感情推定の際に重要となるキーワードが正しく認識されていれば, 複数の認識候補に共通して出現し, それらの認識候補に対する感情推定結果 は同一となる」という仮説に基づき, 前段の認識信頼度判定アルゴリズムにより得られた 3 つ の認識候補に対して感情推定を行い，多数決，および，間値判定に基づき，得られた感情推定結果が適切であるかどうかを判断する.

手順 $[\mathbf{1}]$ : 認識信頼度判定により得られた 3 つの各認識結果に対して, 5.2 節で述べる手法により ユーザの感情を推定する。 その際, それぞれの感情推定結果には信頼度 $(0 \sim 1)$ が付与される. また，具体的な感情のレベル（e.g., 嬉しい／恐い）での推定結果が高信頼度で得られた場合は 当該結果が出力されるが，推定信頼度が低い場合には，感情極性のレベル（ポジティブ／ネガ ティブ／ニュートラル）で出力される.

手順 [2] : 3 つの認識候補毎に得られた推定結果について, 感情と感情極性ごとに信頼度の和を 算出し, 值が最大, かつ, 閾値以上の信頼度を持つ結果を, ユーザ発話に対する感情推定結果 とする。もし閥値を以上の信頼度を持つ結果がなければ，感情極性はニュートラルとする。

手順 [3] : 手順 [2] で得られた最終的な推定結果を用いて共感応答を生成する. 具体的には, 最終的な推定結果が「嬉しい」であれば，「それは嬉しいですね」という応答が生成され，最終的 な推定結果が「ポジティブ」であれば，「それはいいですね」という応答が生成される。一方,最終的な推定結果が「ニュートラル」の場合は, 共感応答は生成しない. これにより, 大きな 感情の変化が起きない内容のユーザ発話（e.g., 電話をした）や, 誤認識により信頼できる感情推定結果が得られなった場合に，不適切な共感応答を生成することを防ぐことができる.

図 8 共感応答の生成アルゴリズムの概要

## 5.2 感情推定アルゴリズム

ここでは, 感情推定アルゴリズムについて説明する。本論文では, 德久らの手法 (Tokuhisa et al. 2008)により感情推定を行う，具体的には，感情推定を「ユーザ発話をある感情クラスに 分類する問題」ととらえ，大量の学習データに基づく機械学習によりこの問題を解く手法であ る.ここで，我々は，システムがユーザに共感していることをより明確に示すために，単に感情極性（ポジティブ，ネガティブ，ニュートラル）を推定するだけではなく，より具体的なレ ベルでの感情（「嬉しい，楽しい，安心，怖い，悲しい，残念，嫌，寂しい，不安，腹立たしい」 の 10 クラス）を推定する。感情推定は，次の 3 つの処理により実現する。

## 処理 1 : 感情生起要因コーパスの作成

機械学習を行う際の学習データとなる感情生起要因コーパスを作成する。感情生起要因コー パスとは，ある事態に対してどのような感情が生起するかが記述されたコーパスであり， 感情が生起する要因となる事態 と〈感情〉とで構成される。

まず，獲得対象とする感情表現を定義する，寺村（寺村 1982）は，感情表現に関して，『X =感情主， $\mathrm{Y}=$ 対象， $\mathrm{Z}$ = 当該語のとき, 「X $\mathrm{X} \mathrm{Y}$ を $\mathrm{Z}\rfloor \mathrm{X}$ は $\mathrm{Y}$ に $\mathrm{Z}\rfloor \Gamma \mathrm{X}$ は $\mathrm{Y}$ が $\mathrm{Z} 」$ のいずれか の表現ができれば，Zは感情表現である。』と定義している。この定義を参考にして，小林らの 評価値表現辞書 (小林, 乾, 松本, 立石, 福島 2005) から感情表現を抽出した結果, 349 語の感情表現を得た. 表 16 に，感情ごとの感情表現の数と例を示す.

次に, 図 9 に示す言語パターンを用いてWebコーパスから自動的に感情生起要因を獲得する.獲得の手がかりとする感情表現には表 16 の 349 語を, 接続表現には右記の 8 種類（ので，から， ため，て，のは，のが，ことは，ことが）を用いる。例えば，「突然雨が降り出したのはがっか りだ」という文からは，〈がっかり〉が生起する要因として 㷝然雨が降り出した\}を獲得する。

表 16 感情ごとの感情表現の数と例

この方法で, 河原らの Web 5 億文コーパス (Kawahara and Kurohashi 2006) から感情生起の 要因を獲得した結果, 約 130 万件の感情生起要因が獲得された。表 17 に 10 種類の感情ごとの 感情生起要因の獲得数を示す.

## 処理 $2:$ 感情極性のレベルでの推定

上記で作成した感情生起要因コーパスを学習データとして, 感情生起要因コーパスに含まれ るポジティブの事例とネガティブの事例を用いて感情極性推定モデルを構築し，ユーザ発話の 感情極性推定結果が感情極性推定モデルの分離面に近い場合にニュートラルと推定する.

感情極性の推定に関しては, さまざまな手法が提案されている (Turney 2002; 乾, 奥村 2006;工藤, 松本 2004). これらを参考にして, 我々は単語を特徵量として文の感情極性を推定する.図 10 に「福祉の費用の負担が増えてしまう」という感情極性がネガティブである文を形態素単位で記述した例を示す。図 10 の例について 3-gram 以下の列を展開すると，「福祉，福祉の，福祉の費用，の，の費用，‥などが得られる。これらを素性としてSVM で学習し感情極性推定 モデルを構築する。判別した結果, SVM のスコアが正, かつ, 閾值以上ならば感情極性はポジ ティブ，スコアが負，かつ, 閾値以下ならば感情極性はネガティブ, それ以外ならばニュート ラルを出力する.

## 処理 3 : 具体的な感情のレベルでの推定

ここでは，ポジティブ，および，ネガティブのそれぞれを細分類化し，処理 2 と同様に機械学

図 9 感情生起要因を獲得するための言語パターン

表 17 感情生起要因コーパスの規模

福祉 の 負担 が増える て しまう

図 10 形態素列の例

図 11 感情推定の判別モデル

習によりユーザ発話に対する感情を推定する。表 16 に示すように, 我々は先行研究 (Plutchik 1980; 中村 1993)による知見を考慮し，ポジティブな感情として 嬉しい，楽しい，安心\} の 3 種類, ネガティブな感情として 恐い, 悲しい, 残念, 嫌, 寂しい, 心配, 腹立たしい\} の 7 種類の感情を対象として感情推定を行う.

SVM は 2 クラス判別器が, 多クラスへの分類を行うため, 図 11 に示す 2 種類の方式を試す.一般に，大量のデータから少量の事例を識別することは難しい. 図 11 の〈方式 1 は, 表 17 に 示す感情生起要因の獲得数を考慮して事例の多い順に識別モデルを配置した方式である。まず 入力文が $\{$ 嫌 $\}$ か 嬉しい, 残念, 楽しい, 恐い, 不安, 寂しい, 腹立たしい, 悲しい, 安心 $\}$ かを判別し, 続いて 嬉しい\} か 残念, 楽しい, 恐い, 不安, 寂しい, 腹立たしい, 悲しい,安心\} かを判別し, さらに 残念\} か 楽しい, 恐い, 不安, 寂しい, 腹立たしい, 悲しい, 安心 かを判別する。このような方法で判別を繰り返し，最後に 悲しい\} か 侒心\} かを判別 する。一方, 図 11 の〈方式 2 〉は, 感情極性（ポジティブまたはネガティブ）を判別した上で,感情生起要因の獲得数を考慮して判別モデルを配置した方式である．感情極性の推定には処理 2 で構築したモデルを用いる. 方式 1 と方式 2 のどちらの方法を採用するかについては, 5.3 節 で評価実験を行い，その結果を踏まえて決定する。

## 5.3 感情推定アルゴリズムの評価

本節では, 5.2 節で述べた感情推定アルゴリズムのそれぞれのモジュールを評価する.

## 評価 1 ：感情生起要因コーパスの構築精度の評価

感情生起要因コーパスの評価のため, ランダムに 2,000 事例を抽出し, 獲得した感情生起要因の精度を調べた。評価は，感情生起要因コーパスの獲得に関わっていない評価者 1 名で行っ
表 18 感情生起要因コーパスの評価

表 19 感情生起要因コーパスの評価の例

た. 表 18 に評価結果を，表 19 に具体例を示す。表 18 および表 19 の「感情極性」は獲得した事態が実際にその感情極性であったかどうかを評価した結果を，「感情」は獲得した事態が実際に その感情を表すかどうかを評価した結果である。また，「正例」は“正例”，「文脈依存」は“文脈によっては正例”，「負例」は“負例”を示す.

表 18 に示す通り，感情極性については， $57.0 \%$ が正例，文脈によって正例となる事例も加え ると $90.9 \%$ の事態が正例であった．また，感情に関しては， $49.4 \%$ が正例，文脈によって正例と なる事例を加えると $73.9 \%$ が正例であった，負例について分析したところ，表 19 の「ジュース が飲みたい」と「大変だ」のように，本来は係り受け関係にない従属節と感情表現が係り受け 解析誤りにより獲得されることが原因であることが分かった. 感情生起要因コーパスの精度が 十分かどうかは, 感情生起要因コーパスを用いた感情推定精度を評価して初めて言及できるが,大規模で比較的信頼性の高いコーパスが構築できたと考えている.

## 評価 2 : 感情極性推定の評価

感情極性推定の精度を評価するため，以下の 2 つのテストセットを構築した。

TestSet1: 1 つ目は, システムの開発者以外の弊所所員 6 名がキーボード対話によるプロト タイプ対話システムに入力した発話に対して話者自身が感情極性を付与した 65 発話である。こ れらには，ポジティブ 31 発話, ネガティブ 34 発話が含まれる.

TestSet2: 2 つ目は，表 18 で感情極性が正例の 1,140 事例（ポジティブ 491 事例，ネガティ ブ 649 事例）事例である。なお，実験の際は，感情極性推定モデルはこれらを除いた事例で学習する。

上記のテストセットで評価した結果を表 20 に示す. 数値は $\mathrm{F}$ 値を算出した結果である．感情極性推定精度に関しても, この精度で十分かどうかは言及しにくいが, 特徴量は単語 n-gram と

いう非常にシンプルなものであるものの，1）大規模な学習コーパスを利用したことで比較的高精度であること，2）音声認識による対話システムへの実用化を想定した場合には，単語 n-gram のようなシンプルな特徴量の方が利用しやすいという 2 つ理由から，実用的な感情極性推定 モデルが構築できたと考えている.

## 評価 3 : 感情推定の評価

以下の 3 つのテストセットを用いて感情推定の評価実験を行う.

TestSet1: 1 つ目は, 感情極性の評価実験の TestSet1（65 発話）に対して, 作業者 2 名が 10 種類の感情クラスを独立に付与したものである。なお，ある発話に対して複数の感情が該当す る場合には，もっとも適切な感情クラスをひとつ選択した. 作業者の付与した感情の一致率は $\kappa=0.76$ であった. 評価では, 作業者のひとり以上が付与した感情が出力されれば正解とした.表 21 に例を示す.

TestSet2: 2 つ目は, 感情極性の評価実験の TestSet1（65 発話）に対して，作業者 1 名が 10 種類の感情クラスを付与したものである。ある発話に対して複数の感情が該当する場合には,該当する感情クラスをすべて付与した. その結果, ポジティブの発話に対しては平均 1.48 個, ネガティブの発話に対しては平均 2.47 個の感情クラスが付与された. 表 22 に例を示す.

TestSet3: 3 つ目は，表 18 で感情が正例の 988 事例である。実験の際は, 感情推定モデルは これらを除いた事例で学習する。

評価結果を表 23 に示す。表 23 の「感情推定」は図 11 の方式 1 の結果を，表 23 の「感情極性 + 感情推定」は図 11 の方式 2 の結果を示す. 表 23 の結果から, どのテストセットにおいて も感情極性を推定した上で感情クラスを推定するという図 11 の方式 2 の精度が高かった. した がって, 次章以降の評価実験では, 方式 2 の方法により感情推定するモデルを採用し, 共感応答を生成する。

表 20 感情極性推定結果（ $\mathrm{F}$ 値）

表 212 名の作業者による感情クラス付与の例

表 221 名の作業者による感情クラス付与の例

表 23 感情推定の評価実験結果 (Accuracy)

## 6 評価実験

提案した傾聴システムの評価するため，20～70 代の男女 110 名の一般被験者に対する評価実験を行った，本章では，評価実験結果について述べる。

## 6.1 実験条件

まず，表 24 に，実験に参加した 110 名の内訳を示す.

次に，実験設定について説明する。対話ロボットとしては犬型ロボット AIBO（ソニー製，型番：ERS-210）を用いた。対話実験は防音室内で行い，実験進行と対話システムの開始・終了作業は，オペレータが防音室外で行った。防音室内には椅子とテーブル，オペレータが被験者 に実験開始終了を伝えるためのスピーカを設置し，テーブル上に，ロボット，および，ロボッ トの声を出すためのスピーカを設置した．被験者は椅子に座り，単一指向性のヘッドセットマ イク（オーディオテクニカ製，型番：ATM75）を装着して，ロボットに向かって発話した。ま た, 話しかけやすさを考慮し, 常時, ロボットのしっぽを左右に動かした. さらに，ロボット が話を聴いていると被験者が感じるように，相桘を生成する際には，ロボットの耳が動くよう

表 24 実験参加者の性別・年代別の内訳

にした。なお，これらのロボットの動作音，および，音声合成音は，ヘッドセットマイクに入 り込まない十分小さな音であった.

本実験では，回想法におけるテーマとして「1: 印象深い旅行」と「2: 子どもの頃の遊び」の 2 種類の話題を用意し，それぞれの話題について 1 回ロボットと対話をしてもらった。各話題 において，対話は，以下の 2 つのシステム発話でスタートする.

（1）「これまでの印象深い旅行についてお聞かせ下さい。これまでにどこに行きましたか？」

（2）「子どもの頃の遊びについてお聞かせ下さい，子どもの頃，何をして遊びましたか？」被験者への教示としては, 「各話題について, 対話を終了したくなったら『バイバイ』という 発話でいつでも対話の終了が可能である」ことを示したのみで，事前に練習しなかった. これ は，事前練習が評価に影響することを避けるためである.

以上の実験設定のもと, 被験者には 5 章までに述べた方法で構築した傾聴システムとの対話 を体験してもらい，実験終了後，アンケートによる主観評価や意見を収集した.

## 6.2 継続対話時間

はじめに，継続対話時間に関する評価結果について述べる。対話が長く継続するということ は，「より多くのことを話せるように助ける」という傾聴の本質的な点であり， システムの重要 な客観的評価基準の一つと考えられる。なお, ここでの継続対話時間とは, 上記 2 種類の各話題において，システム側からのスタートの発話からユーザが対話を終了させる（＝「バイバイ」 と発話）までの時間のことである。継続対話時間に関する結果を図 12 に，また，継続対話時間毎の平均発話数, および, 平均発話単語数を表 25 , 表 26 に示す.

話題が「印象深い旅行」の場合は， $45.5 \%$ (50/110)の被験者が 2 分以上（ユーザ発話数の平均 12.40）対話を継続していた。一方，話題が「子どもの頃の遊び」の場合， $95.5 \%(105 / 110)$

図 12 継続対話時間に関するヒストグラム
表 25 継続対話時間毎の平均発話数, および, 平均発話単語数（印象深い旅行）

表 26 継続対話時間毎の平均発話数, および, 平均発話単語数（子どもの頃の遊び）

の被験者が 2 分以内（ユーザ発話数の平均 4.76）に対話を終了していた．対話継続時間の平均 はそれぞれ, 1 分 46 秒, 1 分 8 秒であり,「印象深い旅行」の方が対話が継続しやすいことがわ かった. これは, 話題が「印象染い旅行」の場合, 旅先で自分がとった行動を思い出すことに より, 話す内容がスムーズに思い浮かびやすいのに対し, 話題が「子どもの頃の遊び」の場合,「何をして遊んだか？」を答えた後，何を話して良いのかなかなか思い浮かばないことが原因の 一つとして考えられる。継続時間について何分以上なら良いというような絶対評価を行うこと は難しいが, 旅行の話題では 3 分以上対話が継続した被験者が観察されるなど, ロボットでも 比較的長い時間傾聴を行えることが分かった。

なお, 1 分以内に対話が終了してしまった事例を分析したところ, 主に, 次の 2 つ現象が見 られた。

（1）最初のユーザ発話に対して，誤認識により不適切な応答を生成している

例 1 Usr: 公園でよく遊びました。 $\Rightarrow$ Sys: いつを過ぎたんですか？

例 $2 \mathrm{Usr}$ : 鬼ごっこをして． $\Rightarrow$ Sys: 子猫ですか.

例 3 Usr: え？っと，留学と旅行ですね．７Sys: 遊学ですか.

（2）システムから問い返し応答がないため，ユーザが次に何を話して良いか分からない

例 1 Usr: ショッピングです. $\Rightarrow$ Sys: ショッピングですか.

例 2 Usr: かくれんぼ. $\Rightarrow$ Sys: かくれんぼですか.

いずれの場合も，ユーザが早々に「対話がつまらない」と感じて対話を終了させた（『バイバ イ』と発話した）と考えられる。ここで，(1)については，6.1節で述べたように，システムから 「これまでにどこに行きましたか？」や「何をして遊びましたか？」と話し始め, 最初のユーザ 発話の認識が高精度で行えるようにユーザ発話を誘導したにも関わらず，誤認識した事例であ

る。誤認識を防ぐ手段として，認識信頼度判定の閥値を高くすることも考えられるが，その場合のシステム応答は相槌となり，ユーザに最初に与える印象が改善されるとは考えにくい．し たがって, 音声認識性能の向上が重要な課題となる。一方, (2)については, 音声認識精度では なく, 対話を継続させるための応答生成の課題である。(2)の例にあるように, 名詞（格要素） のみが発話された場合，提案手法では，問い返し応答として，適切と判断された場合にのみ，そ の詳細を尋ねる応答しか生成されない。したがって，この例のように，「どんな」や「どこの」 などの疑問詞で問い返すことが不適切だと判定された場合には，その名詞について話題を広げ ることができない。このような事例の対策としては, 例えば, (2) 例 2 で,「かくれんぼ」と「鬼 ごっこ」は関連が深い，という知識を利用して，「かくれんぼですか．鬼ごっこもしましたか？」 といった問い返し応答を生成することなどが考えられる。また，本論文では，ユーザの 1 発話 のみを利用して応答を生成しているが，過去のユーザ発話を利用することにより，さらに多様 な応答生成が可能になると考えられる。その際には，ゼロ代名詞などの省略された情報の補完 が重要な課題となる，今後は，例えば，今村らの手法 (今村, 東中, 泉 2015) を用いてゼロ代名詞照応解析により項を補完した上で応答生成を行うことなども検討していきたい.

## 6.3 応答正解率

次に, 応答正解率に関する評価結果について述べる. 110 名の被験者以外の 2 名の評価者が, ユーザ発話とそれに対するシステム応答の全ペアに対し, 応答の適切性を主観で判断し, 両名 が共に「適切」と判定したシステム応答のみを正解とした。なお，相槌が生成されている場合 は，「相槌応答」として分類した。

まず，図 13 に，生成されたシステム応答の「正解応答」「誤応答」「相桘応答」の割合を示す. なお，後述するように，相桘応答についても「適切」「不適切」の分類を行っている。図 13 か ら，実験における相槌応答は全体の $38.0 \%(34.9+3.1)$, また，相槌応答を除く応答を対象にし た応答正解率は $68.06 \%(42.2 / 62.0)$ であった，以降では，まず，相槌を除く応答を対象に考察

図 13 生成されたシステム応答の分類結果

を行い，次に，相槌も含めた応答全体についての考察を行う。

図 14 に，相槌を除く応答を対象にした，年代別／男女別の応答正解率の結果を示す.この結果から, 男女別では女性に対する応答正解率が, 年代別では 20 代 40 代に対する応答正解率が 相対的に高いことが分かる.

次に，図 15 に，生成されたシステム応答種別毎の割合，および，図 16 に，システム応答種別毎の正解率を示す。図 16 から，共感応答（e.g., それは良かったですね.)，および，感情・形容表現の理由を尋ねる問い返し（e.g., どういう所がおもしろかったんですか？）については約 $80 \%$ 程度と高い精度が得られているが, 不足格判別に基づく問い返し（e.g., どこで遊んたんで すか？）については, 他の応答種別と比べ著しく精度が低いことが分かる. ここで, 共感応答, および，感情・形容表現の理由を尋ねる問い返しの精度が高い理由としては，次のことが考え られる。
- 共感応答は, 認識結果を直接的に用いて応答を生成するのではなく, 感情推定結果を利

図 14 相槌を除く応答を対象にした応答正解率（男女別／年代別）

■繰り返し

不足格判別に基づく問い返し

■格要素の詳細を尋ねる問い返し

■感想を尋ねる問い返し

【感情$\cdot$形容表現の理由を尋ねる

問い返し

共感

図 15 生成されたシステム応答種別毎の割合

図 16 生成されたシステム応答種別毎の応答正解率

用するため, 仮に誤認識結果が含まれていたとしても, 感情推定結果として正しければ 適切な共感応答が可能となる。
- 感情・形容表現の理由を尋ねる問い返しは, 最終述語が「おもしろい」や「楽しい」の場合に生成されるが，このようなユーザ発話は，システムからの「感想を尋ねる応答 (e.g., にに行ったんですか. どうでしたか？）」に対して発話されることが多く，しかも多くの 場合は, 「楽しかったよ」といった短い発話でユーザが返答するため, 精度良く認識する ことが可能となる. また, 当該応答の生成が適切であるかどうかを判定するための辞書 は人手により作成されているため，辞書の精度も高い。

一方, 不足格判別に基づく問い返しの応答精度が低い理由としては, 誤認識結果を利用した 応答が生成されていることに加え, 次のことが挙げられる。

（1）格情報が含まれているにも関わらず，当該格を不足格と判別してしまう

例 1 Usr: ご飯を食べたりしました $\Rightarrow$ Sys: 何をしたんですか?

例 2 Usr: 缶蹴りしました $\Rightarrow$ Sys: 何をしたんですか?

(2) 最終述語が「〜した」の場合に,「した」のみを最終述語として抽出してしまう

例 1 Usr: ご飯を食べたりしました $\Rightarrow$ Sys: 何をしたんですか?

例 2 Usr: 缶蹴りしました $\Rightarrow$ Sys: 何をしたんですか?

## (3) 深層格解析エラーにより, 必須格辞書に誤りがある

例Usr: 海で泳ぎました $\Rightarrow$ Sys: どこを泳いだんですか？

ここで, (1)の例 1 は，ユーザ発話中の格助詞「二」が，認識信頼度判定アルゴリズムによっ て「信頼できない」と判定され, 結果として不足格と判別された例である. 4.1.3 節で述べた通 り, 我々の提案手法では, 格助詞の音声認識誤りが極力少なくなるような対策をしているが, (1)の例 1 のような事例も観察された. 誤応答を減らすためのシステム改良は今後も続けていき たい.また，(1)の例 2 は, ユーザ発話において格助詞が省略されたことにより, 不足格判別を 誤った例である．4.1.3 節でも述べたように，このような場合の不足格判別については今後の課題である.

一方, (2)の例については, 2 つも, 最終述語が適切に抽出できなかった例である. 2.2 節 で述べた通り,「最終述語の不足格判別に基づく問い返し」はユーザ発話の最終述語が動詞, も しくは，「サ変名詞＋する」の場合に生成されるが，上述の事例のように，「する」はサ変名詞以外の品詞と接続する場合も多い. 最終述語の抽出精度の向上については今後の課題である.

最後に, (3) の例については, 深層格解析エラーにより, 必須格辞書に誤りがある例である.具体的には, 動詞「泳ぐ」について, 深層格解析の段階で,「〜で泳ぐ」の格助詞「デ」を深層格「place (act)」として, 一方,「〜を泳ぐ」の格助詞「ヲ」を深層格「object」として解析し, 双方 ともが必須格として登録されたため，既に泳いた「場所」が発話されたにも関わらず，その情報を誤って不足格として問い返している。この例については,「デ」「ヲ」共に「動作の場所」を 表す深層格であることを適切に解析する, というように, 深層格解析の精度向上が必要である.

ここまでで，「相槌応答」を除いた応答を対象に述べてきた．次に，「相桘応答」も含めた応答全体について述べる，我々は，誤認識を含む場合でもロバストに応答を生成する手法として，認識信頼度を判定し, 信頼度が低い場合には相槌を生成することで, 誤認識結果を用いた応答生成を防ぐ手法を提案した。しかし，ユーザが発話を終える前に生成された相槌（e.g., Usr: 子供のころは，す $\cdots \cdots \Rightarrow$ Sys: そうですか)，あるいは，システム応答が聞き取れずユーザがシス テムに問い返した際に生成された相槌（e.g., Usr: はい？７Sys: そうですか）などは, 誤認識結果を用いた応答ではないものの, 応答として不適切であると考えられる．今回の実験で生成 された相槌応答（応答全体の $38.0 \%$ ）の中に, このような不適切な相桘が $8.04 \%$ (応答全体の $3.1 \% ）$ 含まれていた，前者については，発話の区切りを検出する性能の向上, 後者については, ユーザ発話が問い返しであるかどうかを判定する機能の構築が必要である.

以上を踏まえて, 適切な相桘も含めた応答正解率は $77.1 \%$ 含あった。また, 図 17 に, 適切な 相槌も含めた年代別／男女別の応答正解率を示す. 男女別, 年代別で, 応答正解率に極端に大 きな差はないが, 男性では 50,70 代, 女性では 40 代の応答正解率がやや低いことがわかる. 最後に，図 18 に，年代別／男女別の相槌応答の割合を示す.これより， 20,30 代，および， 50,60 代の女性については，相槌応答の割合が低く，一方， 70 代については，男女ともに相槌応答の
割合が高いことが分かる.

## 6.4 アンケートによる主観評価結果

『システムと話してみて, 満足度はどのくらいでしたか？』という質問に対する, 年代別／男女別の結果を図 19 に示す。全体的に女性の評価が高かったことがわかる。特に 50 代以上の女性と 70 代の男性の満足度は相対的に高く, 高齢者に対して有効なシステムとなる可能性が示唆 された。その中でも 70 代については，相槌応答の割合が高く（図 18），単調な対話であったに

図 17 適切な相桘も含めた応答正解率（男女別／年代別）

図 18 相桘応答の割合 (男女別/年代別)

も関わらず，満足度が顕著に低下していないことから，単調な対話でも受容性が高いことも示唆された。 40 代女性の評価が低いのは, 50,60 代の女性と比べて応答正解率が低い（図 17）,お よび，相槌応答の割合が高い（図 18）ことが原因と考えられる。一方，男性については， 30,40 代の被験者の評価が他の年代に比べて相対的に低く，満足感は与えられていないことがわかっ た. ただし，女性の結果とは異なり，30,40代の男性に対する応答正解率が低い，あるいは，相桘応答の割合が高い, といった傾向は見られない.この点についての要因の解明は, 今後の課題とする.

また, 実験後, ユーザから得られた自由記述の感想の抜粋を, 表 27 に示す. 表 27 のネガティ

図 19 設問『システムと話して, 満足度はどのくらいでしたか?』に対する主観評価結果（男女別／年代別）

表 27 ユーザから得られた自由記述の感想（抜粋）

 &  \\

ブな意見や対話ロボットへの要望については, 今後の開発に生かしたい.

## 6.5 実際の対話例

最後に，実際の対話例 (下岡，徳久，吉村，星野，渡部 2010)を図 20 に示す。なお, 図中の システム応答「そこで何をしたんですか」「そこで他になにをしましたか？」「他には何をしま したか？」については，本実験で対象とした 2 の話題に合わせて，問い返し応答として用意

(a) 対話例 1

(20代女性：子どもの頃の遊び)

(b) 対話例 2

(30代男性：印象深い旅行)

(c) 対話例 3

(50代女性：印象深い旅行)

図 20 実際の対話例

した定型応答であり，ユーザが沈黙した場合などに発話を促すために生成される。この結果よ

り，対話が大きな破綻なく継続していることがわかる.

## 7 まとめ

本稿では, 回想法の効果による高齢者の認知症予防や, 独居高齢者の孤独感の軽減, あるい は, 若い世代のストレス軽減, などへの貢献を目的として, 音声対話ロボットのための傾聴シ ステムの開発について述べた。ユーザ発話中の述語の不足格判別などによる「繰り返し／問い 返し応答」, ユーザ発話に対する感情推定による「共感応答」の生成アルゴリズム, および, そ れらの応答と「相桘応答」とを, 音声認識信頼度を考慮した上で適切に生成するアルゴリズム を提案した，110名の一般被験者に対する評価実験の結果，「印象深い旅行」を話題とした場合 で， $45.5 \%$ の被験者が 2 分以上（ユーザ発話数平均 12.40）対話を継続していた.また，システ ムの応答を主観的に評価した結果，相桘を除いた場合で約 $68 \%$, 適切な相术含めた場合で約 $77 \%$ のユーザ発話に対して対話を破綻させることなく応答生成ができていた。また，生成され た応答種別毎では，共感応答や感情・形容表現の理由を尋ねる問い返しについては高い応答正解率が得られていたが，一方で，特に不足格判別に基づく問い返しについては応答正解率が低 かった. さらに, 被験者へのアンケートの結果, 特に高齢の被験者から肯定的な主観評価結果 が得られた。

今後の課題としては, 主に, 下記の事項が挙げられる。これらの問題を解決することにより,高齢者のみならず，若い世代に対する満足度向上につながると期待される.

（1） 深層格解析精度の向上（格助詞の省略，および，動詞の受動態・使役態への対応）

（2）より多様な応答の生成（名詞の関連語知識の利用や，過去のユーザ発話の利用など）

（3）発話区切り検出精度の向上（ユーザ発話を遮って応答生成を行わない）

(4) ユーザ発話の談話行為推定（ユーザの問い返しなどに対して相槌を生成しない）

(5) 音声認識精度の向上

また，実際のユーザへの効果の評価として，本傾聴システムを体験したことによる，ユーザ の話し方や顔表情などの状態変化に関する評価を行い, システムの改良を進める予定である.

## 謝 辞

Web 上の 5 億文のテキストを提供して頂いた京都大学の河原大輔氏に深く感謝致します.

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## 略歴

下岡 和也：2002 年京都大学工学部情報学科卒業. 2005 年京都大学大学院知能情報学専攻修士課程修了．同年（株）豊田中央研究所入社．現在，空間情報処理とその応用に関する研究, 開発に従事.

徳久 良子：2001 年九州工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了. 同年 (株)豊田中央研究所入社. 2009 年奈良先端大学大学院博士後期課程修了. 博士 (工学). 感情や対話研究に従事. 人工知能学会, 情報処理学会, 言語処理学会会員.

吉村 貴克：1997 年名古屋工業大学知能情報システム学科卒. 2002 年同大学大学院博士後期課程修了. 博士 (工学). 現在, (株) 豊田中央研究所にて, 車
両の走行データのデータ処理とその応用に関する研究に従事. IEEE 会員.

星野 博之：1988 年名古屋大学大学院工学研究科修士課程修了. 同年（株）豊田中央研究入社, 現在に至る. 音声認識, ヒューマンインタフェース等の研究に従事. 電子情報通信学会, 日本音響学会他. 博士 (情報科学).

渡辺 生聖 : 2000 年筑波大学第三学群情報学類卒業. 2002 年同大学院修士課程修了. 現在, トヨタ自動車（株）パートナーロボット部にて, シニアライフ 支援のための対話ロボットの開発に従事.

(2016 年 5 月 20 日 受付)

(2016 年 8 月 5 日 再受付)

(2016 年 9 月 15 日 採録)

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/