相槌または無関係な応答を回避し、より豊富な内容を含む応答を生成する為に、一部の研究者は因果関係も考慮する対話生成モデルに注目した。ただし、発話者と応答者の対話間に因果関係の存在を自動的に判断するのは難しいの原因で、このような発話ペアの収集はさらに困難になる。本研究では、まず対話間の因果関係を考査した上、対話因果関係を定義する。そして、因果関係ある対話データを収集するための転移学習法を提案する：最初にWikipediaなどのWebコンテンツから、文と文の間の因果関係の特徴量を学習する。さらに、学習段階で獲得したモデルによって対話ログから因果関係を含む発話ペアを検出する。収集された発話ペアは、ユーザの発話に合わせて、因果関係を含まれている対話応答生成に使用が可能である。その結果、提案方法によっては有名な対話コーパスから因果関係ある対話ペアの検出率が良好な性能であることを示した。
