概要

従来の対話処理の研究では，飛行機の予約のような手続的業務の対話などの， タスク指向的側面に注目されていた． しかし，福祉エージェントや接客エージェントでは，人間と知能エージェント間の 対話において，手続的に対話を進めるだけではなく，両者の間の親和性が求められる ようになってきた． そのため，近年，対話相手の情緒を推定したり，エージェント自身の情緒を生起させたり ，という対話における情緒的側面が，注目されている． 情緒の生起する過程を機械処理するために，パターン理解的手法が提案されている． これは，「情緒生起の要因」を，パターン理解により抽出することで，情緒生起を 処理するものである． 対話処理においては，対話の意味理解として得られる対話者の心的状態に対して， 情緒生起の要因を解析して，情緒を推定するシステムが試作されており， その発話文解析器として，杉坂らが，日本語文の命題情報と様相情報の構造に着目し， 発話行為を認識する対話文文型パターンを作成した． しかし，対話文から，「情緒生起の要因」を抽出することが，問題として残されている．

そこで本研究では，対話文の解析から，情緒生起の要因を抽出するための知識ベースを 作成することを目的とする． そのために，古塩らの，情緒注釈付き対話コーパスから，525個の発話文パターンを 作成した． ここでの，ひとつの発話文からパターンによって抽出できる情緒生起の要因と， 人間が対話文から情緒を推定する過程を記述したコーパスから抽出できる情緒生起の 要因とには，文脈情報に依存する差分がある． この差分をなくすために，本研究では，先行する発話文と，現在処理が行われてる 発話文との情緒生起の要因の繋がりに着目し，34個の発話対ルールを作成した． 作成した発話文パターン辞書，および，発話対ルールベースを用いて構築した発話文 解析器で，クローズドテストを行った． その結果，コーパス通りの解析結果が得られた． 今後の課題は，作成した発話文解析器の動作効率の向上，および，オープンテストの 実施である．