[1T3-GS-6] 言語メディア処理

[1T3-GS-6-04] マルチターン対話における感情予測を活用した学習モデルの提案

〇小瀨木 悠佳¹、立石 修平¹、大杉 康仁¹、狩野 悌久¹、中辻 真¹ (1. エヌ・ティ・ティレゾナント株式会社)

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キーワード：マルチモーダル対話、感情予測、発話応答予測

近年，新型コロナウイルスの影響によりチャットボットやボイスボット，メタバースの活用などオンライン接客の注目が強まっている．接客において相手の感情を読み取りながら対応を変化させることは，相手と信頼関係を築きコミュニケーションを円滑にするために重要である．一方で，普及しているチャットボットの多くは，感情情報や文脈を考慮せず短絡的な会話になってしまうことがある．
そこで本研究では，丁寧な接客応答ができる次世代対話システム構築に向けて，マルチターン対話の中に現れる感情の変化を捉え，相手の感情に合わせた対話応答ができるように予測するモデルを提案する．具体的には，マルチターン対話における感情予測と，直前の発話における相手の感情に合わせた対話応答の学習を同時に行う学習モデルを提案する．
提案手法の有効性を示すためにMELDデータセットを用いて比較実験を行った．結果として，マルチターン対話における感情を把握しながら応答予測を行うことは，応答予測の精度向上の効果が確認できた．