発話を受けた聞き手の端的な感想に基づく例えツッコミ文の生成

対話システムを利用することで，ユーザは時間や場所を問わず対話的な情報収集が可能になる．ただし，素っ気ない応答や無機質なインタフェース等によりシステムへの親近感が低くなる場合，利用機会の減少や対話持続の困難さが懸念される．そこで，本研究では対話を通してユーモアを喚起してシステムへの親しみを感じさせるために，ツッコミ手法の中で生成する難易度が高い型である例えツッコミを対象として，発話を受けた聞き手の端的な感想に基づく例えツッコミ文の生成手法を提案する．具体的には，Twitter のTweet・Reply 文に対して構文解析や依存構造解析，関連度の算出等により学習資源を収集して，発話文に対するツッコミ対象の推論機能を開発する．また，インターネット上で公開されている例文を基に言語モデルを用いて例えツッコミ文を拡充して，ツッコミ対象に基づく例えツッコミ文の生成機能を開発する．主に高校生を対象にした評価実験の結果，学習資源を収集するための各処理方法は適切なツッコミ対象の推論に有効であり，例えツッコミ文を交えた雑談対話はユーモアが喚起されてシステムへの親しみが感じられること等が示された．

This study proposes a method for generating tatoe-tsukkomi sentences based on the listener's straightforward impression of the utterances, targeting tatoe-tsukkomi, to evoke humor and give users familiarity with the systems through dialogues. Specifically, training data based on syntactic analysis and dependency structure analysis, relevance calculations for Tweet and Reply sentences on Twitter are collected, and an inference function of the tsukkomi targets against the utterances is developed. In addition, tatoe-tsukkomi sentences are expanded based on example sentences on the Internet by a language model, and a function to generate tatoe-tsukkomi sentences based on the tsukkomi-targets is developed. The results of evaluation experiments, mainly targeting high school students, showed that each processing method for collecting training data was effective in inferring appropriate tsukkomi targets, and that chat dialogues with tatoe-tsukkomi evoked humor and showed familiarity with the systems.

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