音声対話システムのユーザ適応に向けたパーソナリティの関係性の分析

抄録

ロボットなどの音声対話システムにおいて人間らしい対話を実現するために重要な要素としてキャラクタ表現がある．状況やユーザに応じてキャラクタを使い分けることで，ユーザの対話に対する満足感が向上することが期待される．先行研究では，システムのキャラクタは事前に設定されている．本研究では，ユーザのパーソナリティに応じてシステムのキャラクタを使い分けるユーザ適応の実現を目指す．キャラクタはパーソナリティ尺度を用いて定義する．はじめに，WOZ法で収録したロボットと人間との1対1対話のデータに対する印象評定実験を実施した．対話動画を視聴して，ロボットと人間に対してそれぞれのパーソナリティと両者の相性の印象評定をしてもらった．パーソナリティの評定結果をクラスタリングし，分類結果と相性評定結果との関係を分析した．その結果，ユーザのパーソナリティに対して相性のよいキャラクタの組み合わせがいくつか確認された．