@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00009919,
 author = {Sun, Qifan},
 month = {2021-02-24},
 note = {2020, 近年、チャットボットをより人間に近いものにする研究が増えた。例えば、皮肉を生成するチャットボットなどの研究が提案されている。しかし、修辞疑問を生成する研究はまだ存在しない。修辞疑問は質問だが、答えを得ることを目的としたものではない。日常会話やソーシャルメディアの対話では修辞疑問が使われることが多いため、チャットボットをより人間らしくするためには修辞疑問を生成する必要がある。
修辞疑問を認識して話者の意見を表すためには、聞き手がお互いに共有している知識を利用すると、話者返事の前に、聞き手が答えを知った。そうすると、話者の観点が明確になる。さらに、非常識的な知識を基づいて、修辞疑問を生成すれば、修辞疑問として認識される可能性が高まる。
本研究は常識の文を反転し、非常識な文として用いて、修辞疑問を生成するジェネレーターを作った。チャットボットが返事する前に前の対話を考慮して、返事すべきタイプを皮肉か、修辞疑問か、リテラルの返事とかを判断し返事する。
そして、42の対話例をチャットボットで全ての返事を生成し、その返事は対話中の適切性と人間性を評価した。その結果、本研究のチャットボットは、修辞疑問を生成すべき時、修辞疑問が対話中の適切性がリテラルと皮肉の返事より優れた結果となる。},
 title = {Automatic Generation of Rhetorical Questions and Its Application to a Chatbot},
 year = {}
}