EmoWOZ：タスク指向対話システムにおける感情認識のための大規模コーパスとラベリングスキーム

感情を認識する能力は、対話型人工知能に人間らしい質感をもたらす。一方で、会話的な対話（chit-chat）における感情には多くの注目が集まっているが、タスク指向対話における感情については依然としてほとんど研究が進んでいない。これは、自然な対話システムにおいて感情と対話の成功が同等に重要な役割を果たすにもかかわらずである。既存の感情ラベル付きタスク指向対話コーパスは、規模の小ささ、ラベルの豊かさ、および公開の容易さの点で制限が多く、後続のタスクにブレーキをかけている。タスク指向対話における感情に関する研究の基盤を築くために、本研究では、大規模な手動感情ラベル付与済みタスク指向対話コーパス「EmoWOZ」を紹介する。EmoWOZは、マルチドメインのタスク指向対話データセットであるMultiWOZに基づいて構築されており、ユーザー発話に対して83,000件以上の感情ラベルを含む11,000件以上の対話が収録されている。MultiWOZに含まれるWizard-of-Oz形式の対話に加えて、同じドメイン範囲における人間と機械の対話データも収集することで、データ駆動型対話システムの運用期間中に生じ得る多様な感情の状態を十分にカバーした。知られている限り、これは類似の性質を持つ初めての大規模オープンソースコーパスである。本研究では、タスク指向対話に特化した新しい感情ラベリングスキームを提案する。さらに、このコーパスがタスク指向対話における感情認識および状態追跡のタスクに有効であることを示す実験結果を報告する。