宿泊施設予約サイトのユーザにとって，以前に宿泊施設を利用した顧客のレビューとその施設からの応答は重要な判断材料である. 一方で, 施設側が一つ一つのレビューに対して応答をすることは大きな負担である. そのため, 応答のサポートを行うシステムが期待されている. しかしこの種のレビューの多くはポジティブな内容となっており, ネガティブなレビュー(クレーム等)に対する応答の生成は機械学習によるアプローチでは困難となる. 本研究では, 感情付与を用いた応答制御を行うことにより, ネガティブなレビューに対して適切な応答生成を試みる. GPT-2によるsequence-to-sequenceモデルにBERTによる感情分類モデルを組み合わせたシステムを構築し, 楽天トラベルのレビューデータでその評価を行う. 客観評価により, 人間による応答に近い応答ができていること, および感情が正しく付与されていることを示す. また主観評価を通して, 感情を考慮したモデルの方がネガティブなレビューに適合した応答を生成できることを示す.
