はじめに

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 [5]． 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，情緒の原因を深く理解して推定することも必要である． 人間が，対話文から情緒を推定する過程を注釈で記述したコーパスが作成され， コーパスからコーパス作成者の推論の形跡を解析して，ルールベースが構築された． そして，ルールベースを用いた情緒推定システムが，試作されている． また，[6]では，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が作成されている． しかし，対話文から情緒生起の要因を抽出する方法が，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，精度の高い情緒注釈付き対話コーパス[7]から，発話文パターン を作成する． ここで，問題として，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とがわかる． 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いる 発話文との，情緒生起の要因の繋がりに着目し，発話対ルールを作成する．

本論文の構成は，以下の通りである．まず第2章で，研究の背景として，対話処理の ための心的状態に基づく情緒の推定方法について紹介し，第3章で，発話文解析用 の知識ベースの作成について説明する．次に第4章で，作成した発話文解析器について 説明し，第5章で，動作の確認を行う．最後に第6章で，本研究をまとめ，今後の課題 を示す．