2021 Fiscal Year Annual Research Report
Conversational response generation by smart speakers as attentive listeners
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18K19811
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松原 茂樹 名古屋大学, 情報連携推進本部, 教授 (20303589)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大野 誠寛 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (20402472)
村田 匡輝 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (30707807)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | 音声言語処理 / 会話システム / コーパス / 応答生成 / 談話理解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
語ることは人間に備わる基本的な欲求である。スマートスピーカーなどの情報機器が語りを聴く役割を担うことで、語りのある生活が身近になると考えられる。本研究は、話し手の語りに対して共感的応答を生成することの実現性を示すことを目的とする。今年度は最終年度として、（１）語りに共感を示す応答コーパスの質的拡充、（２）傾聴応答の表出タイミングの推定技法の評価、（３）共感を示す応答を利用した語りの要約手法の開発、（４）語りに不同意を示す応答生成の検討、の項目の研究を推進した。
（１）応答コーパスの拡充では、前年度までに収集した音声コーパスに対して付与された談話タグ、及び、応答ラベルの仕様を整理し、修正作業を実施した。修正されたコーパスに対して、コーパスで収集された傾聴応答を網羅性、多様性、頻出性の観点から評価した。
（２）応答表出タイミングの推定では、語りにおける任意のタイミングにおいて、傾聴応答の表出されやすさを算定する技法を開発し、応答コーパスを用いてその推定性能を評価した。この技法は、会話エージェントがその特性に応じて応答を生成するか否かを決定、あるいは、多人数傾聴エージェントの制御に利用できる。
（３）語りの要約では、共感を示す応答の出現を考慮して、語りにおける重要な発言を特定する手法を開発した。従来の要約技法は、語りの内容に基づく方式が一般的であるが、聴き手の反応を活用することで、重要発言の抽出精度が高まることを確認した。
（４）不同意応答の生成では、共感を示すという行為が、必ずしも語りに同意することに留まるわけでなく、語り手による自虐や謙遜する場合など、不同意を示す必要があることに注目し、そのような発言を検出する仕組みについて検討した。そのような発言の特徴を分析し、その検出方式を開発した。
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