日本語学習者属性間の隣接行為等の対話自動生成への適用に関する一考察

(1)

日本語学習者属性間の隣接行為等の対話自動生成への適用の隣接行為等の対話自動生成への適用隣接行為等の対話自動生成への適用の隣接行為等の対話自動生成への適用対話自動生成への適用への隣接行為等の対話自動生成への適用適用

に関する一考察関する一考察する一考察一考察

A Study on Application to Automatic Generation of Dialogue of Neighbor Acts

among Japanese Learner's Attributes

○ 太田博三

1

Hiromitsu Ota

1

_{放送大学教養学部}

1

_{The Open University of Japan}

Abstract: In recent years, interactive systems and dialogue generation in natural language processing have attracted attention. Particularly due to the spread of chat bots to call centers, accurate human interactive response is required. On the other hand, qualitative interactions in sociology's ethnomethodology and discourse analysis / conversation analysis are beneficial. Therefore, once again, using the Japanese language learner conversation data corpus of the National Institute of Japanese Language, it is a consideration aiming to verify the effect and apply it to the tendency of dialogue collapse and dialogue generation.

1. はじめに関する一考察

1.1 研究の背景と目的の隣接行為等の対話自動生成への適用背景と目的と目的目的スマートスピーカーが家庭に普及し，自動運転が家庭に普及し，自動運転がに普及し，自動運転が普及し，自動運転がし，自動運転が自動運転がが家庭に普及し，自動運転が実用化されようとしている中，従来から発展し商用されようとしている中，従来から発展し商用中，自動運転が従来から発展し商用から発展し商用発展し商用し商用化されようとしている中，従来から発展し商用されている中，従来から発展し商用ロボットのPepper や各種チャットボ各種チャットボチャットボット（Chatbot）は，人間と比べて，小さくない乖は，自動運転が人間と比べて，小さくない乖と比べて，小さくない乖べて，自動運転が小さくない乖さくない乖離があると指摘され，が家庭に普及し，自動運転がある中，従来から発展し商用と指摘され，され，自動運転が4 年以上が経過している．チが家庭に普及し，自動運転が経過している．チしている中，従来から発展し商用．チチャットボットのコールセンター等への導入もへの導入もも2 年以上が経過している．チ経過している．チしている中，従来から発展し商用．チここでは，自動運転が制御文による対話応答に普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用対話応答が家庭に普及し，自動運転が第1 義的に実装され，第に普及し，自動運転が実装され，第され，自動運転が第 2 義的に実装され，第に普及し，自動運転がディープラーニング（Deep Learning）は，人間と比べて，小さくない乖に普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用運用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転がもくされた．チしかし，自動運転がいずれも不完全燃焼に終始している．どちに普及し，自動運転が終始している．どちしている中，従来から発展し商用．チどちら発展し商用か一方，自動運転がもしくは折衷でも，人間に代替する品質でも，自動運転が人間と比べて，小さくない乖に普及し，自動運転が代替する品質する中，従来から発展し商用品質に普及し，自動運転が昇華できていないと考え，調べ始めたのが本考察できていないと考え，調べ始めたのが本考察え，自動運転が調べ始めたのが本考察べ始している．どちめたのが家庭に普及し，自動運転が本考え，調べ始めたのが本考察察のきっかけである中，従来から発展し商用．チ　次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にに普及し，自動運転が，自動運転がエスノメソドロジーや各種チャットボ会話分析の勉強会にの勉強会に普及し，自動運転が参加した際，対話システムのような粗い応答では不した際，自動運転が対話システムのような粗い応答では不のような粗い応答では不い応答では不十分だという趣旨のご発言と勝手ながら解釈した機のご発言と勝手ながら解釈した機発言と勝手ながら解釈した機と勝手ながら解釈した機なが家庭に普及し，自動運転がら発展し商用解釈した機した機会が家庭に普及し，自動運転があり，自動運転が追及し，自動運転がしてみようと考え，調べ始めたのが本考察えた．チ　そこで，自動運転が現行の対話システムに定性的な視点で考の対話システムのような粗い応答では不に普及し，自動運転が定性的に実装され，第な視点で考で考え，調べ始めたのが本考察察し，自動運転が定量的に実装され，第な分析の勉強会にに普及し，自動運転が持ち込むことで，スケール化ち込むことで，スケール化むことで，自動運転がスケール化されようとしている中，従来から発展し商用させ，自動運転が実用化されようとしている中，従来から発展し商用に普及し，自動運転が結びつける第一歩にしたいというのびつける中，従来から発展し商用第一歩にしたいというのに普及し，自動運転がしたいというのが家庭に普及し，自動運転が目的に実装され，第である中，従来から発展し商用．チ全体的に実装され，第に普及し，自動運転がディープラーニングに普及し，自動運転が適用したら発展し商用よいか，自動運転が部分的に実装され，第かも検討したい．したい．チ 1.2 研究の背景と目的の隣接行為等の対話自動生成への適用新規性　本研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デの遠い新規性となるが，もっぱら，数量デい新規性となる中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転がもっぱら発展し商用，自動運転が数量データに普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用ディープラーニングに普及し，自動運転が定性的に実装され，第な要素を取を取取り入もれたいという点で考である中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転が本稿では，誰もが入では，自動運転が誰もが入もが家庭に普及し，自動運転が入も手ながら解釈した機可能なデータである日本語学習者の会話データをなデータである中，従来から発展し商用日本語学習者の会話データをの会話データを取用いる中，従来から発展し商用ことで，自動運転が統計的に実装され，第な有意性や各種チャットボサンプル数より，自動運転が日常生活の感覚でわかることを重視したものであるの感覚でわかることを重視したものであるでわかる中，従来から発展し商用ことを取重視したものである中，従来から発展し商用．チ次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にに普及し，自動運転が，自動運転が[質問]-[応答]や各種チャットボ[申し出し出]-[受諾/拒否]などの隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあての類型が上記のデータにどのくらいあてが家庭に普及し，自動運転が上が経過している．チ記のデータにどのくらいあてのデータに普及し，自動運転がどのくら発展し商用いあてはまる中，従来から発展し商用かなど，自動運転が計量化されようとしている中，従来から発展し商用してみた．チここで，自動運転が実証的に実装され，第な知見が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻をが家庭に普及し，自動運転が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻をら発展し商用れれば，自動運転が話者の会話データを交代の予測や対話の破綻をや各種チャットボ対話の破綻をを取しても修復する発話を学習させるなど，次につなげする中，従来から発展し商用発話を取学習させる中，従来から発展し商用など，自動運転が次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にに普及し，自動運転がつなげら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チ具体的に実装され，第に普及し，自動運転がは，自動運転が隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあての次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にに普及し，自動運転がは，自動運転が主に以下に普及し，自動運転が以下の5 つが家庭に普及し，自動運転が考え，調べ始めたのが本考察えら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チ 1) Yes/No の応答詞：あー，うん，えー，そうあー，自動運転がうん，自動運転がえー，自動運転がそう 2) あいづち：あー，うん，えー，そうんー，自動運転がはい，自動運転がはー，自動運転がえー 3) 言と勝手ながら解釈した機いよどみ：あー，うん，えー，そうんー，自動運転があー，自動運転がえー 4) 呼びかけ：ね，ねーびかけ：あー，うん，えー，そうね，自動運転がねー 5) フィラー：あー，うん，えー，そうあのー，自動運転がそのー，自動運転がえーと，自動運転がえっと人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-B801-07

(2)

　今後，自動運転がこれら発展し商用を取分析の勉強会にし，自動運転が構造化されようとしている中，従来から発展し商用したものを取，自動運転が対話システムのような粗い応答では不等への導入もに普及し，自動運転が追加した際，対話システムのような粗い応答では不する中，従来から発展し商用ことで，自動運転が更にシステムの向上に普及し，自動運転がシステムのような粗い応答では不の向上が経過している．チに普及し，自動運転がつなが家庭に普及し，自動運転がる中，従来から発展し商用と考え，調べ始めたのが本考察えら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チ 1.3　研究の背景と目的の隣接行為等の対話自動生成への適用主な手法な手法手法　基礎集計を取中心に行いながら考察する．国立国語に普及し，自動運転が行の対話システムに定性的な視点で考いなが家庭に普及し，自動運転がら発展し商用考え，調べ始めたのが本考察察する中，従来から発展し商用．チ国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベの提供している「日本語学習者会話データベしている中，従来から発展し商用「日本語学習者会話データベ日本語学習者の会話データを会話データベース」を取用いて集計を取行の対話システムに定性的な視点で考う．チ隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあては本稿では，誰もが入で定義する中，従来から発展し商用種チャットボ類のものに普及し，自動運転が限定し計量化されようとしている中，従来から発展し商用する中，従来から発展し商用．チ次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にに普及し，自動運転が，自動運転がそれら発展し商用のペアの類型が上記のデータにどのくらいあてが家庭に普及し，自動運転が全体の会話の促進になっているかなどを考に普及し，自動運転がなっている中，従来から発展し商用かなどを取考え，調べ始めたのが本考察察する中，従来から発展し商用．チまた，自動運転がその隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあての前後，自動運転がもしくは直後の発話が家庭に普及し，自動運転が修復する発話を学習させるなど，次につなげに普及し，自動運転が向けてのものか，自動運転が完全に普及し，自動運転が破綻をしている中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が強引に会話を続けたものであるのかも含めて，に普及し，自動運転が会話を取続けたものであるのかも含めて，けたものである中，従来から発展し商用のかも含めて，めて，自動運転が定性的に実装され，第な判断を行う．を取行の対話システムに定性的な視点で考う．チ 1.4 用いたデータセットについてデータセットについてに関する一考察ついて 　国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベが家庭に普及し，自動運転が公開しているコーパスの中のしている中，従来から発展し商用コーパスの中の 1 つである中，従来から発展し商用「日本語学習者会話データベ日本語学習者の会話データを会話データベース」（図 1）は，人間と比べて，小さくない乖を取用いる中，従来から発展し商用．チまたKY コーパスも同様の趣旨で作られの趣旨のご発言と勝手ながら解釈した機で作られら発展し商用れたものであり，自動運転が適宜，自動運転が用いた．チ1990 年の入も管法のの改正により，日本の社会状況に応じて，外国人受入に普及し，自動運転がより，自動運転が日本の社会状況に応じて，外国人受入に普及し，自動運転が応じて，自動運転が外国人受入もれの適切な方策が必要となり，日本語学習を必要とな方策が必要となり，日本語学習を必要とが家庭に普及し，自動運転が必要となり，自動運転が日本語学習を取必要とする中，従来から発展し商用住民（言と勝手ながら解釈した機語生活の感覚でわかることを重視したものである者の会話データを）は，人間と比べて，小さくない乖の需要に普及し，自動運転が見が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻を合った言語教育った言と勝手ながら解釈した機語教育の展し商用開しているコーパスの中のが家庭に普及し，自動運転が期待されていた．されていた．チACTFL-OPI（全米外国語教育協会認定の面接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあて式口頭能なデータである日本語学習者の会話データを力テスト）を活用しテスト）は，人間と比べて，小さくない乖を取活の感覚でわかることを重視したものである用し，自動運転が日本語を取用いた自然な会話に限りなく近い対話で構な会話に普及し，自動運転が限りなく近い対話で構い対話で構成されている．されている中，従来から発展し商用．チ　ACTFL( 全米外国語協会 ) に普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用 OPI(Oral Proficiency Interview Test)に普及し，自動運転が基づいており，自動運転が日本語 OPI は 1993 年に普及し，自動運転が発足し，し，自動運転が15 年近い対話で構く経過している．チしている中，従来から発展し商用．チここでの判断を行う．尺度は，次の４つに区分されている．は，自動運転が次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの４つに普及し，自動運転が区分されている中，従来から発展し商用．チ 1) 超級（Superior）は，人間と比べて，小さくない乖，自動運転が2) 上が経過している．チ級（Advanced）は，人間と比べて，小さくない乖 3) 中級（Intermediate）は，人間と比べて，小さくない乖，自動運転が4) 初級（Novice）は，人間と比べて，小さくない乖これは「日本語学習者会話データベ日本語学習者の会話データを会話データベースの利用手ながら解釈した機引に会話を続けたものであるのかも含めて，き（平成されている． 22 年 5 月国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベ）は，人間と比べて，小さくない乖」に普及し，自動運転がよれば，自動運転が言と勝手ながら解釈した機語運用能なデータである日本語学習者の会話データを力テスト）を活用しは10 種チャットボ類の階級に普及し，自動運転が区分されている中，従来から発展し商用(表 1)．チ対話のスクリプトは，自動運転がインフォーマント（日本語学習者の会話データを/ データ提供している「日本語学習者会話データベ者の会話データを）は，人間と比べて，小さくない乖とテスター（面接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあて者の会話データを）は，人間と比べて，小さくない乖とから発展し商用なり，自動運転が30 分ほどの対話形式で構成されている．されている中，従来から発展し商用．チ　　　また上が経過している．チ記のデータにどのくらいあての10 段階の OPI レベルや各種チャットボ性別，自動運転が年齢，自動運転が出身国などを取選択することができる．検索条件を設する中，従来から発展し商用ことが家庭に普及し，自動運転ができる中，従来から発展し商用．チ検索条件を設を取設定してダウンロードする中，従来から発展し商用と，自動運転が文による対話応答字化されようとしている中，従来から発展し商用（一部，自動運転が音声化されようとしている中，従来から発展し商用）は，人間と比べて，小さくない乖されたスクリプトが家庭に普及し，自動運転が入も手ながら解釈した機でき，自動運転が有用である中，従来から発展し商用．チ

2. 先行研究の背景と目的

　本考え，調べ始めたのが本考察察では，自動運転が下記のデータにどのくらいあての3 つ区分した．チ1 つ目は，自動運転がエスノメソドロジーや各種チャットボ会話分析の勉強会になどの社会学である中，従来から発展し商用．チ言と勝手ながら解釈した機語学も多分に普及し，自動運転が含めて，まれている中，従来から発展し商用．チ2 つ目は，自動運転が対話システムのような粗い応答では不を取支える自然言語処理，える中，従来から発展し商用自然な会話に限りなく近い対話で構言と勝手ながら解釈した機語処理，自動運転が3 つ目は，自動運転が深層学習，自動運転がすなわちディープラーニングである中，従来から発展し商用．チ 2.1 エスノメソドロジー・会話分析会話分析 　坊農・高梨他(2009)では，自動運転が隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあてとは，自動運転が[質問] -[応答]の対を取なす発話の連鎖を指すものとして，を取指すものとして，自動運転が対話システムのような粗い応答では不に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用対話モデルに普及し，自動運転が発話連鎖を指すものとして，構造の土台としているとある．さらに，隣接ペアの概念にとしている中，従来から発展し商用とある中，従来から発展し商用．チさら発展し商用に普及し，自動運転が，自動運転が隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあての概念にに普及し，自動運転がは，自動運転が[質問]に普及し，自動運転が対し，自動運転が[応答]が家庭に普及し，自動運転がなされなかった場合った言語教育に普及し，自動運転が，自動運転がどのような修復する発話を学習させるなど，次につなげ連鎖を指すものとして，や各種チャットボ挿入も連鎖を指すものとして，構造が家庭に普及し，自動運転が生起しながらしなが家庭に普及し，自動運転がら発展し商用会話が家庭に普及し，自動運転が進になっているかなどを考行の対話システムに定性的な視点で考する中，従来から発展し商用かを取述べている．魏べている中，従来から発展し商用．チ魏(2015)は「日本語学習者会話データベあのー」や各種チャットボ「日本語学習者会話データベまー」などを取フィラーと定義し，自動運転が発話者の会話データをが家庭に普及し，自動運転が何ら発展し商用かの心に行いながら考察する．国立国語的に実装され，第操作られを取行の対話システムに定性的な視点で考っている中，従来から発展し商用最中に普及し，自動運転が発する中，従来から発展し商用もので，自動運転が場を取つなぐ機能を持つ言葉と定義している．多くは機能なデータである日本語学習者の会話データをを取持ち込むことで，スケール化つ言と勝手ながら解釈した機葉と定義している．多くはと定義している中，従来から発展し商用．チ多くは図1. 属性別の日本語教育会話データベースの検索画面区分 OPIレベルレベル階級 OPIレベル評価 1 超級（Superior）Superior） 1 超級 2 上級（Superior）Advanced） 2 上級—上〃 3 上級—中〃 4 上級—下 3 中級（Superior）Iレベルntermediate） 5 中級—上〃 6 中級—中〃 7 中級—下 4 初級（Superior）Novice） 8 初級—上〃 9 初級—中〃 10 初級—下

(3)

「日本語学習者会話データベ感動詞」や各種チャットボ「日本語学習者会話データベ間と比べて，小さくない乖投詞」に普及し，自動運転が区分される中，従来から発展し商用．チこのフィラーを取使いこなすのも，あいづちなどと同じく，会話をいこなすのも，自動運転があいづちなどと同じく，自動運転が会話を取つなぐ機能を持つ言葉と定義している．多くは言と勝手ながら解釈した機葉と定義している．多くはとして，自動運転が留意したいと考え，調べ始めたのが本考察えている中，従来から発展し商用．チ 2.2 自然な会話に限りなく近い対話で構言と勝手ながら解釈した機語処理　対話システムのような粗い応答では不に普及し，自動運転が実装され，第される中，従来から発展し商用可能なデータである日本語学習者の会話データを性は示している．している中，従来から発展し商用．チまた，自動運転が徳永・乾・松本(2005)及し，自動運転がび徳永(2014)は，自動運転がチャット対話の収集から発展し商用コーパス作られ成されている．，自動運転がそしてチャット対話の構造モデルを取提案している．このチャットしている中，従来から発展し商用．チこのチャット対話の質問や各種チャットボ返答などの談話機能なデータである日本語学習者の会話データをを取担う構成単位がう構成されている．単位がが家庭に普及し，自動運転が交換行の対話システムに定性的な視点で考為である．交換単位は「働きかけ」，「応答」である中，従来から発展し商用．チ交換単位がは「日本語学習者会話データベ働きかけ」，「応答」きかけ」，自動運転が「日本語学習者会話データベ応答」，自動運転が「日本語学習者会話データベ補足し，」の3 種チャットボ類に普及し，自動運転が区分され，自動運転がさら発展し商用に普及し，自動運転が 2,3 の枝葉と定義している．多くはに普及し，自動運転が分かれている中，従来から発展し商用．チまた，自動運転が素を取性に普及し，自動運転が関する考察は有益でありする中，従来から発展し商用考え，調べ始めたのが本考察察は有益でありであり（表2）は，人間と比べて，小さくない乖，自動運転が本研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デではこれら発展し商用を取精緻化されようとしている中，従来から発展し商用する中，従来から発展し商用ことが家庭に普及し，自動運転が具体的に実装され，第な目標でもある．素性の組合せと継続関係の同でもある中，従来から発展し商用．チ素を取性の組合った言語教育せと継続けたものであるのかも含めて，関する考察は有益であり係の同の同定や各種チャットボ再現率はは2 人の場合った言語教育でも 3 人の場合った言語教育でも，自動運転が86% と高く，自動運転が素を取性も厳選されている中，従来から発展し商用．チ発言と勝手ながら解釈した機間と比べて，小さくない乖の結びつける第一歩にしたいというの束度は，次の４つに区分されている．は次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの式で求めているめている中，従来から発展し商用.< n(名詞), rel(助詞), v(動 詞)>の共起しながら確率はP(<n, rel, v>)を取求めているめる中，従来から発展し商用．チこの確率は P(<n, rel, v>) は，自動運転が Probabilistic Latent Semantic Indexing(PLSI)で推定する中，従来から発展し商用．チ単語の共起しながらを取潜在的に実装され，第な意味から同時発生とみなす手法である．から発展し商用同時発生とみなす手ながら解釈した機法のである中，従来から発展し商用．チ

表 2 素を取性一覧徳永・乾・松本(2005)

2.3 対話自動生成への適用の隣接行為等の対話自動生成への適用ディープラーニング

　対話応答の自動生成されている．に普及し，自動運転が関する考察は有益でありしては，自動運転がICML Workshop(2015)で Vinyals et al(2015)の Google のチームのような粗い応答では不が家庭に普及し，自動運転がNIPS2014 で発表された Sequence to Sequence model を取基としている中，従来から発展し商用．チ多層の Long-Short term memory(LSTM)を取用いて文による対話応答章をベクトル化（エンコを取ベクトル化されようとしている中，従来から発展し商用（エンコード）は，人間と比べて，小さくない乖し，自動運転が別の多層LSTM を取用いてベクトルを取デコード（復する発話を学習させるなど，次につなげ元）は，人間と比べて，小さくない乖する中，従来から発展し商用ものである中，従来から発展し商用．チこれは「日本語学習者会話データベ日本語－英語」間と比べて，小さくない乖の機械翻訳でよく用いられているアーキテクでよく用いら発展し商用れている中，従来から発展し商用アの類型が上記のデータにどのくらいあてーキテクトであり，自動運転が従来から発展し商用と比べて，小さくない乖べて，自動運転が自然な会話に限りなく近い対話で構な会話を取生成されている．する中，従来から発展し商用ように普及し，自動運転がなった．チ Ghazvininejad et al(2018)は，自動運転が上が経過している．チ記のデータにどのくらいあてのモデルを取拡張発展し商用させたものである中，従来から発展し商用．チ会話型が上記のデータにどのくらいあてだけでなく非会話型が上記のデータにどのくらいあてデータも組み合った言語教育わせる中，従来から発展し商用ことに普及し，自動運転がより Seq2seq に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用 Neural Conversation Model を取発展し商用させたものである中，従来から発展し商用．チ 2.4 対話システムと会話ユーザーインターフェースと目的会話ユーザーインターフェース　河原(2016)や各種チャットボ狩野(2017)では，自動運転が現在に普及し，自動運転が至るまでのる中，従来から発展し商用までの対話システムのような粗い応答では不と将来から発展し商用の展し商用望を簡潔にまとめられていを取簡潔にまとめられていに普及し，自動運転がまとめら発展し商用れている中，従来から発展し商用．チ1960 年代に普及し，自動運転が開しているコーパスの中の発された ELIZA や各種チャットボ人工無能なデータである日本語学習者の会話データをから発展し商用，自動運転が「日本語学習者会話データベ〇」「△」「」「日本語学習者会話データベ△」「日本語学習者会話データベ×」などのアの類型が上記のデータにどのくらいあてノテーションに普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用チューリングテストを取経て，自動運転が現代の雑談対話システムのような粗い応答では不の１つである中，従来から発展し商用 2016 年に普及し，自動運転が発表された論文による対話応答に普及し，自動運転が基づく Microsoft 社の「日本語学習者会話データベりんな」まで網羅している．「りんしている中，従来から発展し商用．チ「日本語学習者会話データベりんな」では，自動運転が発話ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてデータと教師付き機械学習は統き機械学習は統計的に実装され，第な対話システムのような粗い応答では不の多くに普及し，自動運転が共通していることが少している中，従来から発展し商用ことが家庭に普及し，自動運転が少なくない．チまた，自動運転が対話データを取正により，日本の社会状況に応じて，外国人受入解データとしてくんれんする中，従来から発展し商用強化されようとしている中，従来から発展し商用学習では，自動運転が状態遷移の訓練になるたの訓練になるたに普及し，自動運転がなる中，従来から発展し商用ため，自動運転が会話の流れを学習することになり，未知の対話れを取学習する中，従来から発展し商用ことに普及し，自動運転がなり，自動運転が未知の対話に普及し，自動運転が対応する中，従来から発展し商用ことが家庭に普及し，自動運転が期待されていた．されている中，従来から発展し商用．チ 2.5 国内外での取り組みでの隣接行為等の対話自動生成への適用取り組みり組み組みみ 　対話破綻を検出チャレンジ(2015-2017)や各種チャットボ DTFC7, NTCIR-14 など，自動運転が年次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にでハッカソンのような国際的に実装され，第な大会として開しているコーパスの中の催され，集合知となっている．され，自動運転が集合った言語教育知となっている中，従来から発展し商用．チ

3. 基礎集計と分析の勉強会にに普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用考え，調べ始めたのが本考察察

　日本語学習者の会話データを会話データベース全体的に実装され，第に普及し，自動運転がデータを取見が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻を渡してみると，全データはしてみる中，従来から発展し商用と，自動運転が全データは390 個ある．インフォある中，従来から発展し商用．チインフォーマント(日本語学習者の会話データを)の属性は，自動運転が20 代が家庭に普及し，自動運転が圧倒的に実装され，第に普及し，自動運転が多く，自動運転が女性が家庭に普及し，自動運転が男性の2 倍近い対話で構くおり，自動運転が大半を占めてを取占めてめている中，従来から発展し商用．チ日本語学校生や各種チャットボ大学・大学院生が家庭に普及し，自動運転が半を占めて分を取占めてめている中，従来から発展し商用（図 3.1，自動運転が図 3.2, 図 3.3, 図 3.4）は，人間と比べて，小さくない乖．チ (左)図3.1 インフォーマントの年代別分布 (右)図3.2 インフォーマントの性別

(4)

図3.3 インフォーマントの日本滞在時間と比べて，小さくない乖図3.4 インフォーマントの日本語学習期間と比べて，小さくない乖 3.1 インフォーマント属性間の比較について属性間の比較についての比較について比較についてについて　本考え，調べ始めたのが本考察察では，自動運転が自然な会話に限りなく近い対話で構な対話文による対話応答の自動生成されている．を取目指している中，従来から発展し商用ことから発展し商用，自動運転が次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの2 つを取比べて，小さくない乖較考え，調べ始めたのが本考察察する中，従来から発展し商用．チOPI の判断を行う．尺度は，次の４つに区分されている．は，自動運転が国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベ(2010)「日本語学習者会話データベ日本語学習者の会話データを会話データベースの利用手ながら解釈した機引に会話を続けたものであるのかも含めて，き」に普及し，自動運転が準じ，超級と中級じ，自動運転が超級と中級とで比べて，小さくない乖較考え，調べ始めたのが本考察察した．チ超級は人間と比べて，小さくない乖と仮定し，自動運転が中級はチャットボットなどの機械としてみた．チ主に以下な選択することができる．検索条件を設した要因は次のは次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの2 つである中，従来から発展し商用．チ 1) 流れを学習することになり，未知の対話暢さ，さ，自動運転が2) 語用論的に実装され，第能なデータである日本語学習者の会話データを力テスト）を活用し　超級では，自動運転が「日本語学習者会話データベ流れを学習することになり，未知の対話暢さ，さ」とは，自動運転が会話全体が家庭に普及し，自動運転がなめら発展し商用かである中，従来から発展し商用こと，自動運転がこれに普及し，自動運転が対して，自動運転が中級では，自動運転が「日本語学習者会話データベ流れを学習することになり，未知の対話暢さ，さ」とは，自動運転がつかえる中，従来から発展し商用ことが家庭に普及し，自動運転が多く一人で話つづける中，従来から発展し商用のは難しいと定義されている中，従来から発展し商用．チ一方，自動運転が超級の「日本語学習者会話データベ語用論的に実装され，第能なデータである日本語学習者の会話データを力テスト）を活用し」とは，自動運転がターンテイキングや各種チャットボ間と比べて，小さくない乖の取り方，自動運転が相づちづちなどが家庭に普及し，自動運転が巧みにできると定義されているのに対して，みに普及し，自動運転ができる中，従来から発展し商用と定義されている中，従来から発展し商用のに普及し，自動運転が対して，自動運転が中級は，自動運転が相づちづちや各種チャットボ言と勝手ながら解釈した機い換えなどに普及し，自動運転が成されている．功するのはまれする中，従来から発展し商用のはまれとされている中，従来から発展し商用．チ 3.2 超級と中級のデータについてと中級のデータについて中級と中級のデータについての比較についてデータについてについて　中級は年齢が家庭に普及し，自動運転が20 代半を占めてばとまとまって分布している中，従来から発展し商用のに普及し，自動運転が対し，自動運転が超級は23 歳からから発展し商用 49 歳からとばら発展し商用つきが家庭に普及し，自動運転が大きい．チこれはデータ数が家庭に普及し，自動運転が9 つと少ないためである中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転が出身国と母国語は超級のハンガリーのインフォーマントを取除いて，韓国である．滞在期間が大きく異ないて，自動運転が韓国である中，従来から発展し商用．チ滞在期間と比べて，小さくない乖が家庭に普及し，自動運転が大きく異ななり，自動運転が超級は5-10 年が家庭に普及し，自動運転が大半を占めてである中，従来から発展し商用のに普及し，自動運転が対し，自動運転が中級は 3 か月から発展し商用6 か月の間と比べて，小さくない乖に普及し，自動運転が分布している中，従来から発展し商用．チ表3.1 超級のインフォーマント属性表3.2 中級のインフォーマント属性表3.3 比べて，小さくない乖較に普及し，自動運転が用いたデータセット数 3.3 隣接ペアとその計量化の検討ペアとその計量化の検討と中級のデータについてその比較について計量化の検討の比較について検討　隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあての重要な特性に普及し，自動運転が，自動運転が第1 部分(First-Pair-Part: FPP)が家庭に普及し，自動運転が産出される中，従来から発展し商用と，自動運転がそれに普及し，自動運転が対応する中，従来から発展し商用特定の型が上記のデータにどのくらいあての第 2 部分(Second-Part-Pair: SPP)の産出が家庭に普及し，自動運転が条件を設的に実装され，第に普及し，自動運転が適切な方策が必要となり，日本語学習を必要とに普及し，自動運転がなる中，従来から発展し商用と前川・小さくない乖磯他(2015)は言と勝手ながら解釈した機及し，自動運転がしている中，従来から発展し商用．チ本節では，試みの一環として，形態素解析した後にでは，自動運転が試みの一環として，形態素解析した後にみの一環として，形態素解析した後にとして，自動運転が形態素を取解析の勉強会にした後に普及し，自動運転が，自動運転が同じ語句がでてきたら，その合計の半分として数量が家庭に普及し，自動運転がでてきたら発展し商用，自動運転がその合った言語教育計の半を占めて分として数量化されようとしている中，従来から発展し商用した後に普及し，自動運転が，自動運転が目視で確認を取する中，従来から発展し商用ことに普及し，自動運転がした ( 表 3.3.1, 表 3.3.2, 表 3.3.3)．チ隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあてが家庭に普及し，自動運転が見が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻を出しや各種チャットボすい次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの4 つの品詞に普及し，自動運転が焦点で考を取当てて考察することにしたてて考え，調べ始めたのが本考察察する中，従来から発展し商用ことに普及し，自動運転がした．チ 1)名詞，自動運転が2)感動詞，自動運転が3)間と比べて，小さくない乖投詞，自動運転が4)応答詞　今回は，現代語話し言葉辞書を用いて，形態素解は，自動運転が現代語話し言と勝手ながら解釈した機葉と定義している．多くは辞書を用いて，形態素解を取用いて，自動運転が形態素を取解析の勉強会にを取行の対話システムに定性的な視点で考った．チそのため，自動運転がフィラーは感動詞として算出している中，従来から発展し商用．チ中級データセットの概観を行う．下記を取行の対話システムに定性的な視点で考う．チ下記のデータにどのくらいあての図3.3.1 に普及し，自動運転が示している．すように普及し，自動運転が，自動運転が「日本語学習者会話データベ名詞」，自動運転が「日本語学習者会話データベ感動詞-フィラー」，自動運転が「日本語学習者会話データベ動詞」が家庭に普及し，自動運転が大半を占めてを取占めてめている中，従来から発展し商用．チフィラーも見が得られれば，話者交代の予測や対話の破綻を落とせない頻出する中，従来から発展し商用品詞といえる中，従来から発展し商用．チ

(5)

図 3.3.1 中級データセット上が経過している．チ位が20 図3.3.2 超級データセット上が経過している．チ位が 20 　また，自動運転が表3.3.3 と表 3.3.4 はそれぞれ，自動運転が中級データセット上が経過している．チ位が30 個ある．インフォの名詞と「日本語学習者会話データベ感動詞-フィラー」を取示している．したものである中，従来から発展し商用．チ　　最後に普及し，自動運転が，自動運転が超級データセットの概観を行う．下記を取行の対話システムに定性的な視点で考う．チ下記のデータにどのくらいあての図3.3.2 に普及し，自動運転がしめすとおり，自動運転が大半を占めては「日本語学習者会話データベ名詞」で，自動運転が続けたものであるのかも含めて，いて「日本語学習者会話データベ感動詞-フィラー」，自動運転が「日本語学習者会話データベ動詞」の順となっている．となっている中，従来から発展し商用．チ表 3.3.3 中級表 3.3.4 中級表3.3.5 超級表 3.3.6 超級また，自動運転が表3.3.5 と表 3.3.6 はそれぞれ，自動運転が中級データセット上が経過している．チ位が 30 個ある．インフォの名詞と感動詞-フィラーを取示している．したものである中，従来から発展し商用．チ 3.4 結果の考察の比較について考察　以下の解釈した機が家庭に普及し，自動運転が考え，調べ始めたのが本考察えら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チ中級者の会話データをと上が経過している．チ級者の会話データをとで，自動運転が名詞では，自動運転が「日本語学習者会話データベとき」，自動運転が「日本語学習者会話データベほう」，自動運転が「日本語学習者会話データベほんと」など，自動運転が中級では，自動運転がかなで表記のデータにどのくらいあてされている中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転が超級では感じである中，従来から発展し商用．チまた，自動運転が「日本語学習者会話データベ笑」の数は，ほぼ同数であり，両方と」の数は，自動運転がほぼ同数であり，両方と同数であり，自動運転が両方とも多様の趣旨で作られされている中，従来から発展し商用．チまた，自動運転が感動詞-フィラーでは，自動運転が超級は，自動運転が12 種チャットボ類のレパートリーに普及し，自動運転が収まっている中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転が中級では，自動運転がばら発展し商用つきが家庭に普及し，自動運転がある中，従来から発展し商用．チ 3.4.1　笑いとフィラーの比較検討いと中級のデータについてフィラーの比較について比較について検討　対話の中の笑」の数は，ほぼ同数であり，両方といは，自動運転が { 笑」の数は，ほぼ同数であり，両方と } で表され，自動運転が中級が家庭に普及し，自動運転が笑」の数は，ほぼ同数であり，両方と (189)，自動運転が超級は，自動運転が笑」の数は，ほぼ同数であり，両方と(422)である中，従来から発展し商用．チここで，自動運転が笑」の数は，ほぼ同数であり，両方といの機能なデータである日本語学習者の会話データをを取検討したい．してみる中，従来から発展し商用と，自動運転が早川(1997)や各種チャットボ山根(2002)に普及し，自動運転がよる中，従来から発展し商用と，自動運転が会話のターンを取維持ち込むことで，スケール化・促進になっているかなどを考する中，従来から発展し商用働きかけ」，「応答」きが家庭に普及し，自動運転がある中，従来から発展し商用とされている中，従来から発展し商用．チ大きく次に，エスノメソドロジーや会話分析の勉強会にの3 つに普及し，自動運転が分類される中，従来から発展し商用 ( 表 3.4.1)．チ 1) バランスを取取る中，従来から発展し商用ための笑」の数は，ほぼ同数であり，両方とい 2) 仲間と比べて，小さくない乖づくりのための笑」の数は，ほぼ同数であり，両方とい 3) ご発言と勝手ながら解釈した機まかしのための笑」の数は，ほぼ同数であり，両方とい　表3.4.1 {笑」の数は，ほぼ同数であり，両方と}の談話促進になっているかなどを考の例 48_日本語学習者会話データベースデータベースＴ：あー，あ，ん海のうえー［上］を通るんですか海のうえー［上］を通るんですかのうえー［上］を通るんですか上］を通るんですかを通るんですか通るんですかるん海のうえー［上］を通るんですかですかＩ：通るんですかるはいはい通るんですかるＴ：通るんですかるん海のうえー［上］を通るんですかですかＩ：Ｔ：道路Ｉ：はいＴ：あ道路がありますＩ：あります〈はい〉はい｛笑｝笑｝Ｔ：あーあそうですか〈はい〉ん海のうえー［上］を通るんですかーそれは有名なんですかなん海のうえー［上］を通るんですかですかＩ：はい有名なんですかですＴ：あーそうはい〈あー〉，あー有名なんですかな，ですけど，ん海のうえー［上］を通るんですかおだいばー［上］を通るんですかお台場］を通るんですかで〈はい〉，ん海のうえー［上］を通るんですかーレインボーブリッジ〈はい〉がみたい〈えーえー〉，な，ほうほう，とうほうがいすありますとうとう 68846405 540447714498 3890354032483018 257723921937_{15951488137113051085} 666 610 606 500 1500 2500 3500 4500 5500 6500 助動詞助詞 -格助詞名なんですか詞 -普通るんですか名なんですか詞 -一般感動詞 -一般副詞感動詞 -フィラー動詞 -一般助詞 -終助詞動詞 -非自立可能助詞 -接続助詞助詞 -係助詞助詞 -副助詞助詞 -準体助詞名なんですか詞 -普通るんですか名なんですか詞 -サ変可能変可能名なんですか詞 -普通るんですか名なんですか詞 -副詞可能代名なんですか詞連体詞接尾辞 -名なんですか詞的 -一般形容詞 -非自立可能名なんですか詞 -固有名なんですか詞 -地名なんですか -国 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 中級データセットデータセット品詞頻度順個数順位名なんですか詞個数 1 笑 546 2 こと 344 3 日本 328 4 人 235 5 今 202 6 韓国 184 7 ところ 145 8 姓 119 9 ふう 98 10 とき 97 11 問題 86 12 ほん海のうえー［上］を通るんですかと 84 13 自分 78 14 話データベース 77 15 もの 73 16 あと 71 17 最近 71 18 年 69 19 ほう 68 20 勉強 65 21 教育 62 22 仕事 61 23 先生 57 24 子供 54 25 前 49 26 友達 48 27 みん海のうえー［上］を通るんですかな 48 28 語 47 29 関係 46 30 学校 46 順位感動詞-フィラーフィラー個数 1 ん海のうえー［上］を通るんですかー 872 2 えー 674 3 あのー 543 4 あの 335 5 ん海のうえー［上］を通るんですか 304 6 ま 291 7 あ 233 8 あー 189 9 その 101 10 え 61 11 えーと 57 12 そのー 47 13 い 33 14 えっと 29 15 えーとー 29 16 う 21 17 お 11 18 えーっと 9 19 おー 8 20 えっとー 8 21 えと 7 22 うー 5 23 とー 5 24 えとー 4 25 いー 4 26 あーの 3 27 えーっとー 3 28 まー 2 29 ん海のうえー［上］を通るんですかーとー 1 30 ん海のうえー［上］を通るんですかと 1 助動詞助詞 -格助詞名なんですか詞-普通るんですか名なんですか詞-一般感動詞-一般副詞感動詞-フィラー動詞-一般助詞 -終助詞動詞 -非自立可能助詞 -接続助詞助詞 -係助詞助詞 -副助詞助詞 -準体助詞名なんですか詞-普通るんですか名なんですか詞-サ変可能変可… 名なんですか詞-普通るんですか名なんですか詞-副詞可… 代名なんですか詞連体詞接尾辞 -名なんですか詞的-一般形容詞 -非自立可能名なんですか詞-固有名なんですか詞-地名なんですか -国系列1 68 64 54 47 44 38 35 32 30 25 23 19 15 14 13 13 10 66 61 60 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 超級データセットデータセット頻出品詞順(上位20) 順位名なんですか詞個数 1 笑い 548 2 事 346 3 日本 331 4 人 255 5 今 207 6 韓国 191 7 所 163 8 姓 119 9 本当 118 10 時 101 11 風 98 12 方 94 13 問題 88 14 物 81 15 自分 80 16 後 79 17 話データベース 78 18 年 74 19 最近 72 20 仕事 65 21 勉強 65 22 教育 62 23 先生 57 24 学校 56 25 皆 55 26 子供 55 27 友達 51 28 前 50 29 関係 47 30 語 47 順位感動詞-フィラーフィラー個数 1 ん海のうえー［上］を通るんですかー 1176 2 あの 881 3 えー 735 4 あー 422 5 まー 293 6 その 148 7 えーと 146 8 いー 37 9 うー 26 10 おー 19 11 と 5 12 うん海のうえー［上］を通るんですかと 2

(6)

　一方，自動運転が感動詞-フィラーは，自動運転が中級では，自動運転があー(189) に普及し，自動運転が対して，自動運転が超級では，自動運転があー(422)と半を占めて分以下に普及し，自動運転がなっている中，従来から発展し商用．チフィラーは言と勝手ながら解釈した機いよどみや各種チャットボ会話を取つなぐ機能を持つ言葉と定義している．多くは時間と比べて，小さくない乖かせぎの機能なデータである日本語学習者の会話データをもあり，自動運転が超級の方が家庭に普及し，自動運転が多様の趣旨で作られされており，自動運転が会話を取つなぐ機能を持つ言葉と定義している．多くは言と勝手ながら解釈した機葉と定義している．多くはが家庭に普及し，自動運転が多用されている中，従来から発展し商用と考え，調べ始めたのが本考察えら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チ表3.4.3 言と勝手ながら解釈した機いよどみ/ 戸惑いのフィラーの例いのフィラーの例 3.5 総括　隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあて対を取ザトラウスキー(1993)は，自動運転が応答ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてと呼びかけ：ね，ねーび，自動運転が1987 年の国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベのを取ベースに普及し，自動運転が，自動運転が発話機能なデータである日本語学習者の会話データをの定義と種チャットボ類を取12 種チャットボ類に普及し，自動運転が分けている中，従来から発展し商用．チ①同意同意要求めているや各種チャットボ②意思表示や③言い直し要求などである．筒意思表示している．や各種チャットボ③言い直し要求などである．筒言と勝手ながら解釈した機い直し要求めているなどである中，従来から発展し商用．チ筒井(2012)連鎖を指すものとして，組織一覧として示している．しており，自動運転が構造化されようとしている中，従来から発展し商用されうる中，従来から発展し商用ものと考え，調べ始めたのが本考察えら発展し商用れる中，従来から発展し商用．チまた，自動運転が発話機能なデータである日本語学習者の会話データを連鎖を指すものとして，の中に普及し，自動運転がは，自動運転が山根(2002)のように普及し，自動運転が，自動運転が電話での談話などを取，自動運転が発話機能なデータである日本語学習者の会話データを連鎖を指すものとして，のパターン(表 3.5.1 及し，自動運転がび表 3.5.2 )とフィラーとが家庭に普及し，自動運転が前後して生じている中，従来から発展し商用と考え，調べ始めたのが本考察える中，従来から発展し商用こともできる中，従来から発展し商用．チ大浜(2006)は，自動運転が日本語会話に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用ターン交替する品質形式を取7 種チャットボ類に普及し，自動運転が区分しており，自動運転が定性的に実装され，第なモデルを取提案している．このチャットしている中，従来から発展し商用．チ表3.5.1 基本的に実装され，第な発話機能なデータである日本語学習者の会話データを連鎖を指すものとして，の中級の例　表3.5.1 では，自動運転が中級の例である中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転が社交辞令でのでの呼びかけ：ね，ねーびかけと応答が家庭に普及し，自動運転がしっかり成されている．立している中，従来から発展し商用．チ一方で，自動運転が「日本語学習者会話データベ車」の話題で談話が破綻しているが，テスターが」の話題で談話が破綻しているが，テスターがで談話が家庭に普及し，自動運転が破綻をしている中，従来から発展し商用が家庭に普及し，自動運転が，自動運転がテスターが家庭に普及し，自動運転が「日本語学習者会話データベ建築」の話題に話を戻し，修復している．対話シ」の話題で談話が破綻しているが，テスターがに普及し，自動運転が話を取戻し，修復している．対話シし，自動運転が修復する発話を学習させるなど，次につなげしている中，従来から発展し商用．チ対話システムのような粗い応答では不で，自動運転がこの修復する発話を学習させるなど，次につなげの機能なデータである日本語学習者の会話データをを取いかに普及し，自動運転が実装され，第する中，従来から発展し商用かは，自動運転が今後の課題で談話が破綻しているが，テスターがとしたい．チ表3.5.3 発話連鎖を指すものとして，組織の一例

4. 今後の展し商用望を簡潔にまとめられてい

　今後は田窪・三藤他(1999)の対話のプランニングモデルへの組み込むことで，スケール化みの検討したい．から発展し商用はじめたい．チすべてを取ディープラーニングに普及し，自動運転が委ねるより，制御の可能なねる中，従来から発展し商用より，自動運転が制御の可能なデータである日本語学習者の会話データをなや各種チャットボり方（命題で談話が破綻しているが，テスターが的に実装され，第態度は，次の４つに区分されている．など）は，人間と比べて，小さくない乖とディープラーニングとの折衷でも，人間に代替する品質を取考え，調べ始めたのが本考察慮しているからである．隣接ペアやフィしている中，従来から発展し商用から発展し商用である中，従来から発展し商用．チ隣接ペアの類型が上記のデータにどのくらいあてペアの類型が上記のデータにどのくらいあてや各種チャットボフィラーや各種チャットボ笑」の数は，ほぼ同数であり，両方といそして相づちづちである中，従来から発展し商用．チ発話機能なデータである日本語学習者の会話データをの種チャットボ類や各種チャットボ発話機能なデータである日本語学習者の会話データを連鎖を指すものとして，，自動運転がそして7 パターンの話者の会話データを交代のフレームのような粗い応答では不ワークの適用可能なデータである日本語学習者の会話データを性を取模索してゆきたい．チ　に普及し，自動運転が正により，日本の社会状況に応じて，外国人受入解データを取載せるか，またはアーキテクチャせる中，従来から発展し商用か，自動運転がまたはアの類型が上記のデータにどのくらいあてーキテクチャーとして構築」の話題に話を戻し，修復している．対話シする中，従来から発展し商用かに普及し，自動運転がついて，自動運転が検討したい．してゆきたい．チ

参考文献

[１] 国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベ (2009) 「日本語学習者会話データベ日本語教育ネットワーク」https://nknet.ninjal.ac.jp/nknet/ndata/opi/ [２] 国立国語研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ所の提供している「日本語学習者会話データベ(2010)「日本語学習者会話データベ日本語学習者の会話データを会話データベースの利用手ながら解釈した機引に会話を続けたものであるのかも含めて，き」 [３] 坊農・高梨他(2009)「日本語学習者会話データベ知の科学多人数インタラクションの分析の勉強会に手ながら解釈した機法の」3 章をベクトル化（エンコ, 人工知能なデータである日本語学習者の会話データを学会編集, オームのような粗い応答では不社 [４] 徳永・乾・松本(2005)「日本語学習者会話データベチャット対話に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用発言と勝手ながら解釈した機間と比べて，小さくない乖の継続けたものであるのかも含めて，関する考察は有益であり係の同と応答関する考察は有益であり係の同の同定」自然な会話に限りなく近い対話で構言と勝手ながら解釈した機語処理言と勝手ながら解釈した機語処理学会

[５] Vinyals,et al(2015) Quoc Le. A Neural Conversational Model, arXiv

[６] Ghazvininejad(2018) A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model. Microsoft

[７] 狩野(2017) 「日本語学習者会話データベコンピューターに普及し，自動運転が話が家庭に普及し，自動運転が通していることが少じる中，従来から発展し商用か対話システムのような粗い応答では不の現在」情報管理 Vol.59 no.10 [８] 河原(2016)「日本語学習者会話データベIT Text 音声認識システム改訂システムのような粗い応答では不改訂 2 版」オームのような粗い応答では不社 [９] 石崎・伝(2001)「日本語学習者会話データベ談話と対話」東京大学出版会 [１０] 魏(2015)談話に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用フィラー「日本語学習者会話データベま（ー）は，人間と比べて，小さくない乖」の待されていた．遇差に関する予備的考察に普及し，自動運転が関する考察は有益でありする中，従来から発展し商用予備的に実装され，第考え，調べ始めたのが本考察察, 山口大学東アの類型が上記のデータにどのくらいあてジアの類型が上記のデータにどのくらいあて研究の遠い新規性となるが，もっぱら，数量デ学術雑誌論文による対話応答 [１１] ザトラウスキー(1993) 「日本語学習者会話データベ日本語の談話の構造的に実装され，第分析の勉強会に」第4 章をベクトル化（エンコくろしお出版 [１２] 山根智恵(2002)「日本語学習者会話データベ日本語の談話に普及し，自動運転がおける中，従来から発展し商用フィラー」くろしお出版 126_日本語学習者会話データベースデータベースＴ：Ｉ：あー，起きてきてＴ：Ｉ：じゅじはん海のうえー［上］を通るんですかーぐら［上］を通るんですか10時半ぐらい］はいぐらい］を通るんですかはいじゃあえーと【姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま】さん海のうえー［上］を通るんですかは今〈はい〉学校にー来ていまていまん海のうえー［上］を通るんですかーま1日でもいいですけど〈あー｛笑｝笑｝＊まはまだ〉，まはまだ〉，Ｔ：社交機能（呼びかけ）びかけ） Ⅰ ：社交機能（応答）Ｔ：社交機能（自己提示） Ⅰ ：社交機能（応答）Ｔ：情報提供機能（呼びかけ）びかけ） Ⅰ ：情報提供機能（応答）Ｔ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（応答）Ｔ：社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：社交機能（応答）Ｔ：社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：社交機能（応答）Ｔ：社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：社交機能（応答）Ｔ：社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：社交機能（応答）Ｔ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（応答）Ｔ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（応答）Ｔ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（応答）Ｔ：聞く機能＋社交機能（呼びかけ）く機能＋社交機能（呼びかけ）機能＋社交機能（呼びかけ）びかけ）Ｉ：社交機能（応答）Ｔ：修復Ｉ：応答ん海のうえー［上］を通るんですかーあーそうですかー〈はい〉あじゃ建築の勉強してるーの勉強してるーはいあーそうですかー建物や車〈はい〉，はーそれは建物のデ車〈はい〉，はーそれは建物のデはいけいじ〈けいじ〉，けいじゃいとか，大学で〈ん海のうえー［上］を通るんですか〉，建物あ造る〈はい〉，あ造る勉強をしていたんですか〈はいはる〈はい〉，あ造る〈はい〉，あ造る勉強をしていたんですか〈はいはる勉強を通るんですかしていたん海のうえー［上］を通るんですかですか〈はいはあ建築の勉強してるーはいはい｛笑｝笑｝あーそうですかー〈はい〉え車もですか｛笑｝息を吸う音｝車，も，好きですけど，まだ考え中です｛笑｝を通るんですか吸う音｝車，も，好きですけど，まだ考え中です｛笑｝う音｝車，も，好きですけど，まだ考え中です｛笑｝きですけど，まだ考え中です｛笑｝え中です｛笑｝笑｝釜山〈はい〉あーそうですかー〈はい〉，ん海のうえー［上］を通るんですかー日本に2か月はいん海のうえー［上］を通るんですかあそうですかん海のうえー［上］を通るんですかどうして日本に来ていまたん海のうえー［上］を通るんですかですか日本語勉強，する，つもりですけど〈ん海のうえー［上］を通るんですかん海のうえー［上］を通るんですか〉，ん海のうえー［上］を通るんですか，ちょっと，あ，そうですかー〈はい〉あーじゃあ文化も知りたい〈はい〉も知りたい〈はい〉りたい〈はい〉建物とか私が関心，関心で〈ん〉，関心，持って，いた持っが関心，関心で〈ん海のうえー［上］を通るんですか〉，関心，持って，いた持っって，いた持って，いた持っっん海のうえー［上］を通るんですかはい【姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま】さん海のうえー［上］を通るんですかはえーっと日本にいつごろ来ていまたん海のうえー［上］を通るんですかですん海のうえー［上］を通るんですか，2か月ぐらい，前で前，あーほん海のうえー［上］を通るんですかとう〈はい〉えーっとーん海のうえー［上］を通るんですか国はどちらですかん海のうえー［上］を通るんですか韓国人です韓国〈はい〉あーそうですか韓国のどこーですか釜山ですはい，はいじゃああの始めます，はじめましてめます，はじめましてはじめましてーん海のうえー［上］を通るんですか私が関心，関心で〈ん〉，関心，持って，いた持っは【姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま姓Ａ】と申しますー】と申しますーしますーあー【姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま姓名なんですかＢ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま】申しますーしますあ【姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま姓Ｂ】さんは今〈はい〉学校にー来ていま】さん海のうえー［上］を通るんですかですねはい 2番目の発話が保留である連鎖組織の発話データベースが保留である連鎖組織である連鎖組織 <連鎖7> 保留である連鎖組織「あー」あー」 01A 意見要求 = 意見提示 02B 保留である連鎖組織 03A 前提の確認要求 04B 確認 05A 意見提示 06B 同意 07A 根拠説明 08B 承諾