中立的な発話も原因となる：社会的常識知識を用いた会話における因果感情包含の強化

対話因果感情含意（Conversational Causal Emotion Entailment）は、会話から非中立的な対象発話の因果関係を示す発話を検出することを目指しています。本研究では、従来の含意スタイルにおける暗黙的な文脈モデリングの課題を克服するために、会話をグラフとして構築しました。前研究に続いて、さらに感情情報をグラフに導入しました。感情情報は、対象発話と同じ感情を持つ因果関係の発話の検出を著しく促進します。しかし、異なる感情、特に中立的な感情を持つ因果関係の発話を検出することは依然として困難です。その理由は、モデルが因果関係の手がかりを推論し、発話間で伝達することが制限されているためです。この問題を緩和するため、私たちは社会常識知識（CSK）を導入し、Knowledge Enhanced Conversation graph (KEC) を提案しました。KEC は、2つの発話間で CSK を伝播させます。ただし、すべての CSK が発話にとって感情的に適しているわけではなく、そのため私たちは感情実現型知識選択戦略を提案して CSK をフィルタリングします。KEC の処理のために、さらに Knowledge Enhanced Directed Acyclic Graph ネットワークを構築しました。実験結果は、私たちの方法がベースラインを超えており、対象発話とは異なる感情を持つより多くの原因を推論できることを示しています。