LLMの誤りを正す！DRESで会話精度UP

紹介論文
1. この論文を一言でまとめると
はじめに：会話の「言い淀み」は意外と大敵
DRESベンチマークとは？：LLM性能評価の新標準
実験結果：LLMの「言い淀み」除去性能を徹底比較
LLM特有の失敗パターン：過剰削除、過少削除…
実践的提言：DRESの結果を活かして会話システムを改善
まとめ：DRESで実現する、より自然な会話体験
1. DRESベンチマークの意義
2. 今後の展望

紹介論文

今回紹介する論文はDRES: Benchmarking LLMs for Disfluency Removalという論文です。

https://arxiv.org/pdf/2509.20321v1.pdf

この論文を一言でまとめると

会話理解を阻害する「言い淀み」。DRESベンチマークでLLMの除去性能を徹底評価し、具体的な対策を解説。音声認識の精度向上と、より自然な対話システムの構築を目指します。

はじめに：会話の「言い淀み」は意外と大敵

会話は、私たちが日々行うコミュニケーションの基本です。しかし、その会話には、意識しないうちに様々な「言い淀み」が含まれています。例えば、話の途中で「えーと」「あのー」と言ったり、言葉に詰まって「うー」「あー」と発したり、言い直したり、関係のない言葉を挟んだりすること、誰しも経験があるのではないでしょうか。

これらの「言い淀み（disfluencies）」は、自然な会話の一部であり、人間らしさを感じさせる要素でもあります。しかし、音声認識や自然言語処理（NLP）といった分野においては、これらの「言い淀み」が、システムの精度を大きく低下させる原因となることが問題視されています。

例えば、スマートスピーカーに話しかけても、なかなか意図が伝わらなかったり、自動で議事録を作成するシステムが、意味不明な文章を生成してしまったりする経験はないでしょうか。これらの問題の背景には、「言い淀み」が大きく影響しているのです。

音声コマンドの認識精度の低下
対話型推薦システムの品質低下
要約の忠実性の低下

従来の音声言語モデル（SLM）も、「言い淀み」の除去に苦戦しており、十分な対策が取られているとは言えません。

そこで登場したのが、Maria Teleki氏らの研究チームが開発した、LLM（大規模言語モデル）の「言い淀み」除去性能を評価するための新しいベンチマーク「DRES (Disfluency Removal Evaluation Suite)」です。

DRESは、Disfluency Removal Evaluation Suiteの略です。

DRESベンチマークは、以下の点で非常に重要な役割を果たします。

LLMの「言い淀み」除去性能を客観的に評価する
「言い淀み」除去に関する研究開発を促進する
音声認識、対話システム、要約などの性能向上に貢献する

本記事では、DRESベンチマークの概要、実験結果、そしてそこから得られた実践的な提言について詳しく解説します。DRESを活用することで、読者の皆様が、LLMの「言い淀み」除去性能を改善し、より自然で円滑な会話体験を実現できるようになることを目指します。

会話における「真の理解」を目指して、DRESの世界を一緒に探求していきましょう。

DRESベンチマークとは？：LLM性能評価の新標準

前のセクションでは、会話における「言い淀み」が自然言語処理システムに与える影響と、DRESベンチマークの登場についてご紹介しました。このセクションでは、DRESベンチマークの詳細な概要、データセットの構築方法、評価指標について掘り下げ、DRESが従来の評価方法とどのように異なるのかを明確に解説します。

DRESベンチマークの概要：テキストレベルでのLLM性能評価

DRES（Disfluency Removal Evaluation Suite）は、LLMの「言い淀み」除去性能を評価するために設計された、テキストレベルのベンチマークです。従来の音声言語モデル（SLM）の評価とは異なり、DRESはテキストデータのみを使用することで、音声認識（ASR）のエラーや音響的な変動といったノイズを排除し、LLM本来の「言い淀み」除去能力を正確に評価することを目的としています。

DRESは、Switchboardコーパスと呼ばれる、電話での自然な会話を録音したデータセットを基に構築されています。Switchboardコーパスは、人手で「言い淀み」のアノテーションが付与されているため、LLMの学習データや評価データとして非常に有用です。

Switchboardコーパス：自然な会話データの宝庫

Switchboardコーパスは、1990年代初頭に収集された、アメリカ英語の電話会話データセットです。日常的なトピックについて、見知らぬ2人の参加者が自由に会話する様子が録音されており、その会話時間は約70時間に及びます。このコーパスの重要な特徴は、会話データに加えて、人手で詳細なアノテーションが付与されている点です。アノテーションには、単語の区切り、文の構造、そして「言い淀み」の種類などが含まれます。

DRESでは、このSwitchboardコーパスのトランスクリプト（書き起こし）データを使用し、「言い淀み」を含む文と含まない文を抽出して、LLMの評価データセットを構築しています。

データセットの構築方法：Shribergの注釈スキームを採用

DRESのデータセット構築には、Shribergの注釈スキームが採用されています。このスキームでは、「言い淀み」を以下の3つの主要なカテゴリに分類します。

INTJ（間投詞）: “um”、”uh”などの、意味を持たない単語やフレーズ。
PRN（括弧）: 文の構造から独立した、挿入句や言い換え。
EDITED（編集された語）: 言い直しや修正によって変更された単語やフレーズ。

Switchboardコーパスのトランスクリプトから、これらのカテゴリに該当する「言い淀み」を含む文を抽出し、LLMへの入力データとします。また、同じ文から「言い淀み」を除去した文を正解データとして用意することで、LLMの「言い淀み」除去性能を評価することが可能になります。

評価指標：適合率、再現率、そしてZスコア

DRESでは、LLMの「言い淀み」除去性能を評価するために、以下の主要な評価指標を使用します。

適合率（Precision: Ep）: LLMが「言い淀み」として正しく除去した単語の割合。
再現率（Recall: ER）: データセット中のすべての「言い淀み」のうち、LLMが正しく除去できた割合。
F値（F-score: EF）: 適合率と再現率の調和平均。

これらの指標に加えて、DRESでは「言い淀み」のタイプ別にZスコア (ZE, ZI, ZP)を算出します。Zスコアは、各LLMが特定のタイプの「言い淀み」をどれだけ除去できたかを定量的に評価するための指標です。例えば、ZEはEDITEDタイプの「言い淀み」、ZIはINTJタイプの「言い淀み」、ZPはPRNタイプの「言い淀み」の除去性能をそれぞれ表します。Zスコアを用いることで、LLMの得意な「言い淀み」のタイプと苦手なタイプを詳細に分析することができます。

従来の評価方法との違い：テキストレベル評価の重要性

従来の音声認識システムや音声言語モデル（SLM）の評価では、音声データからテキストへの変換（音声認識）と、テキストデータの処理（自然言語処理）が組み合わさっていました。このため、「言い淀み」除去性能の評価が、音声認識のエラーや音響的な変動の影響を受けてしまうという問題がありました。

DRESでは、テキストレベルでの評価に特化することで、これらの問題を解決し、LLM本来の「言い淀み」除去能力を正確に評価することを可能にしました。また、DRESはSLMの評価を補完する役割も担います。SLMは音声認識と自然言語処理を同時に行うことができますが、DRESの結果と組み合わせることで、どの部分に改善の余地があるのかをより明確にすることができます。

図1の説明：音声パイプラインとDRESの立ち位置

論文に掲載されている図1は、音声パイプラインにおけるASR（自動音声認識）と音響エラーの影響を示しています。音声データはASRシステムによってテキストに変換されますが、この過程でエラーが発生し、本来除去されるべき「言い淀み」が残ってしまうことがあります。また、音響的な変動もASRの性能に影響を与え、「言い淀み」の認識を困難にする要因となります。

一方、DRESはゴールドトランスクリプト（正解となるテキストデータ）を使用することで、これらのASRエラーや音響的な変動の影響を排除し、LLMの「言い淀み」除去性能を直接的に評価します。これにより、LLMの性能を最大限に引き出し、より自然な会話体験の実現に貢献することができます。

次のセクションでは、DRESベンチマークを用いたLLMの評価実験の結果について詳しく見ていきましょう。

実験結果：LLMの「言い淀み」除去性能を徹底比較

このセクションでは、DRESベンチマークを用いて様々なLLM（オープンソース、商用）を評価した結果を詳しく見ていきます。モデル規模、アーキテクチャ、プロンプト戦略などが性能に与える影響を分析し、具体的な事例を交えて解説します。

評価対象のLLM

DRESベンチマークで評価されたLLMは、多岐にわたります。主なモデルは以下の通りです。

オープンソースLLM: Llama 3 (1B, 3B, 8B, 70B), Qwen3 (0.6B, 1.7B, 4B, 8B), Phi-4-mini (Instruct, Reasoning), MobileLLM (125M, 350M, 600M, 1B)
商用LLM: GPT-4o, GPT-4o-mini

これらのモデルは、モデルサイズ、アーキテクチャ（Dense vs MoE）、コンテキスト長などが異なります。DRESでは、これらの要素が「言い淀み」除去性能にどのように影響するかを詳細に分析しています。

実験設定

LLMの性能を最大限に引き出すため、様々な実験設定を試しました。

プロンプト戦略: Few-shot prompting (k=0, 1, 3, 5) など、様々なプロンプトを試しました。
入力形式: LLMへの入力形式として、フル入力とセグメント化された入力を比較しました。セグメント化とは、長いテキストを短いチャンクに分割してLLMに入力する方法です。

主な結果

DRESベンチマークによる評価の結果、いくつかの重要な傾向が見られました。

商用LLM（GPT-4o）が最も高い性能: GPT-4oは、他のLLMと比較して、「言い淀み」除去において優れた性能を発揮しました。これは、GPT-4oが大量のデータで訓練されていることや、より高度なアーキテクチャを採用していることが理由として考えられます。
セグメント化により性能が向上: テキストをセグメント化することで、LLMの性能が向上することがわかりました。これは、セグメント化によってLLMがより短いコンテキストで処理できるようになり、注意を集中しやすくなるためと考えられます。特に長文を扱う際にはセグメント化が有効です。
DRESの結果では、gpt-4oがフル入力 (f) の場合にEF=76.13だったのに対し、セグメント化 (s) した場合に82.38まで向上しています。
推論指向のモデルは過剰削除の傾向: 推論能力を持つLLM（例：o4-mini, Phi-4）は、流暢な単語まで削除してしまう傾向が見られました。これは、推論能力が「言い淀み」の誤った解釈につながるためと考えられます。
ファインチューニングは精度・再現率を向上させるが、汎化能力を低下させる: 特定のデータセットでファインチューニングを行うことで、LLMの精度と再現率を向上させることができます。しかし、ファインチューニングを行うと、他のタスクでの性能が低下する（汎化能力が低下する）ことがわかりました。

表3の説明

Table 3は、k-Shotの結果を示しています。特に注目すべき点は以下の通りです。

最高のEスコアと最低のEスコア
過剰削除と過少削除の失敗モード

これらの情報は、LLMの選択やプロンプト設計において重要な判断材料となります。

E-Score（特にF1値）は、LLMの「言い淀み」除去性能を総合的に評価するための指標です。高いE-Scoreは、LLMが「言い淀み」を正確に除去し、かつ流暢な単語を誤って削除する可能性が低いことを示します。

DRESベンチマークの結果は、LLMの「言い淀み」除去性能を理解し、改善するための貴重な情報を提供します。次のセクションでは、LLM特有の失敗パターンについて詳しく見ていきましょう。

LLM特有の失敗パターン：過剰削除、過少削除…

LLM（大規模言語モデル）は、会話における「言い淀み」を自動で除去する能力を持つ一方で、特有の失敗パターンを示すことがDRESベンチマークによって明らかになりました。これらのパターンを理解し対策を講じることで、LLMの「言い淀み」除去性能をさらに向上させることができます。ここでは、代表的な失敗パターンである過剰削除、過少削除、そして推論による誤りについて、具体的な事例とZ-scoreを用いて詳しく解説します。

過剰削除（Over-Deletion）：流暢な言葉まで消してしまう

過剰削除とは、LLMが本来除去すべきでない単語、つまり流暢な言葉まで誤って削除してしまう現象です。この問題が発生すると、文の意味が損なわれたり、不自然な表現になったりする可能性があります。

例えば、Llama-8Bやo4-miniといったモデルでこの傾向が見られました。これらのモデルは、高い再現率（Recall）を達成するために、削除の閾値を低く設定していると考えられます。しかし、その結果として、本来残すべき言葉まで削除してしまうのです。

事例：

元の文：えっと、今日は、あの、天気がいいですね。

LLMの出力（過剰削除）：今日は、天気。

この例では、「えっと」や「あの」だけでなく、「いいですね」という部分まで削除されてしまい、不自然な文になっています。

過剰削除のリスクを軽減するためには、セグメントレベルでの評価が有効です。文全体を一度に処理するのではなく、意味のあるセグメントに分割して処理することで、削除の判断をより正確に行うことができます。

過少削除（Under-Deletion）：言い淀みが残ってしまう

過少削除は、過剰削除とは逆に、LLMが「言い淀み」を除去しきれない現象です。この場合、文が冗長になったり、読みにくくなったりする可能性があります。

Qwenシリーズのモデルでこの傾向が見られました。これらのモデルは、高い適合率（Precision）を重視するあまり、削除に慎重になりすぎていると考えられます。その結果、本来除去すべき「言い淀み」まで残してしまうのです。

事例：

元の文：その、えー、資料、ありますか？

LLMの出力（過少削除）：その、資料、ありますか？

この例では、「えー」という「言い淀み」が除去されずに残ってしまっています。

過少削除を起こしやすいモデルに対しては、追加のフィルタリングやターゲットを絞ったファインチューニングが有効です。特定のタイプの「言い淀み」に焦点を当てて学習させることで、除去能力を向上させることができます。

推論による誤り（Reasoning-Driven Misinterpretation）：推論能力が仇となる？

推論能力を持つLLMは、文脈を理解し、より適切な「言い淀み」除去を行うことが期待されます。しかし、DRESベンチマークの結果からは、推論能力が必ずしも「言い淀み」除去にプラスに働かないことが示唆されました。

o4-miniやPhi-4といったモデルでは、推論能力が過剰な削除を引き起こす傾向が見られました。これらのモデルは、「言い淀み」を誤って解釈し、本来必要な単語まで削除してしまうことがあるのです。

事例：

元の文：あの、えっと、つまり、そういうことなんです。

LLMの出力（推論による誤り）：そういうことなんです。

この例では、「あの」や「えっと」だけでなく、「つまり」という接続詞まで削除されてしまい、文の流れが不自然になっています。

推論能力を持つLLMを使用する場合は、専門的な評価が不可欠です。DRESベンチマークのような客観的な評価指標を用いて、モデルの挙動を詳細に分析し、適切な対策を講じる必要があります。

Zスコアによる詳細な分析：タイプ別の傾向を把握する

DRESベンチマークでは、Zスコアを用いて、LLMの「言い淀み」除去性能をさらに詳細に分析することができます。Zスコアは、除去された「言い淀み」のタイプ（編集、間投詞、括弧）別に、その割合を標準化したものです。

Zスコアを用いることで、モデルがどのようなタイプの「言い淀み」を除去するのが得意で、どのようなタイプが苦手なのかを把握することができます。例えば、あるモデルが間投詞（INTJ）の除去に苦戦している場合、そのモデルに対して、間投詞に特化した学習データを与えるなどの対策を講じることができます。

DRESベンチマークとZスコアを活用することで、LLMの「言い淀み」除去性能を客観的に評価し、具体的な改善策を講じることができます。これらのツールを駆使して、より自然で円滑な会話体験を実現しましょう。

実践的提言：DRESの結果を活かして会話システムを改善

DRESベンチマークの結果は、単なる学術的な評価に留まりません。音声コマンド、対話型推薦、要約といった実用的なタスクにおいて、具体的な改善策を導き出すための羅針盤となります。ここでは、DRESの結果を踏まえ、明日から使える実践的なノウハウを提供します。

LLMの選択：得意分野を見極める

DRESの結果が示すように、LLMにはそれぞれ得意・不得意な分野があります。例えば、GPT-4oのような商用モデルは、総合的な性能が高く、幅広いタスクに対応できます。一方、オープンソースモデルは、特定のタスクに特化することで、商用モデルに匹敵する性能を発揮できる可能性があります。重要なのは、タスクの特性とLLMの得意分野を照らし合わせ、最適なモデルを選択することです。

例えば、音声コマンド認識においては、リアルタイム処理能力が重要となるため、軽量なモデルを選択肢に入れることも検討しましょう。

プロンプト設計：指示は具体的に

LLMの性能は、プロンプトの設計によって大きく左右されます。DRESの結果から、Few-shotプロンプトは、必ずしも性能向上に繋がらないことが示唆されています。そのため、プロンプトは、LLMに対して、明確かつ具体的な指示を与えるように設計する必要があります。例えば、「言い淀みを削除してください」という指示だけでなく、「間投詞（えー、あのーなど）、言い直し、挿入句を削除し、文法的に正しい文章に修正してください」のように、具体的な指示を与えることで、より高い性能を引き出すことができます。

セグメンテーション：文脈を意識した分割

DRESの結果から、セグメンテーションは、LLMの性能を向上させる効果的な前処理ステップであることが示唆されています。しかし、セグメンテーションは、単に文章を分割するだけでなく、文脈を意識して行う必要があります。例えば、会話のターンごとに分割したり、話題の変わり目で分割したりすることで、LLMがより正確に文脈を理解し、言い淀みを削除することができます。

ファインチューニング：特化型モデルの育成

DRESの結果から、ファインチューニングは、特定のタスクに特化したモデルを育成するのに有効であることが示唆されています。しかし、ファインチューニングは、汎化能力を低下させる可能性があるため、注意が必要です。そのため、ファインチューニングを行う際は、十分な量のデータを用意し、過学習を防ぐための対策を講じる必要があります。

DRESの著者らは、ファインチューニングは専用のディスフルエンシーパイプラインに適しているが、汎用の会話モデルには適していないと結論付けています。

過剰削除対策：セグメントレベル評価の導入

DRESの結果から、一部のLLMは、過剰削除の傾向があることが示唆されています。過剰削除を防ぐためには、セグメントレベルでの評価を導入することが有効です。セグメントレベルで評価することで、LLMがどの部分を過剰に削除しているかを特定し、対策を講じることができます。例えば、過剰削除が頻繁に発生する特定の品詞（例えば、接続詞）を削除しないように指示したり、過剰削除が発生した場合に、元の文章に戻すための仕組みを導入したりすることができます。

過少削除対策：フィルタリングとファインチューニングの組み合わせ

DRESの結果から、一部のLLMは、過少削除の傾向があることが示唆されています。過少削除を防ぐためには、追加のフィルタリングや、ターゲットを絞ったファインチューニングが必要です。例えば、特定の言い淀みパターン（例えば、「えーと、あのー」）を検出し、削除するためのフィルタリング処理を追加したり、過少削除が発生しやすい特定の種類の文章（例えば、複雑な構文を持つ文章）に特化したファインチューニングを行ったりすることができます。

カテゴリ性能改善：データ拡張と学習戦略の見直し

DRESの結果から、多くのLLMは、間投詞（INTJ）や括弧（PRN）の除去に苦戦していることが示唆されています。これらのカテゴリの性能を改善するためには、データ拡張と学習戦略の見直しが必要です。例えば、INTJやPRNを含む文章を大量に収集し、学習データに追加したり、これらのカテゴリをより重視した学習戦略（例えば、損失関数に重み付けを行う）を採用したりすることができます。

継続的な評価と改善

LLMの性能は、常に変化しています。そのため、DRESベンチマークを用いて、定期的にLLMの性能を評価し、改善を続けることが重要です。また、DRESベンチマークは、あくまでLLMの「言い淀み」除去性能を評価するためのツールであり、最終的な目標は、より自然な会話体験を実現することです。そのため、DRESベンチマークの結果だけでなく、実際の会話におけるLLMの挙動を観察し、改善点を見つけることが重要です。

まとめ：DRESで実現する、より自然な会話体験

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の「言い淀み」除去性能を評価するための新しいベンチマーク、DRES（Disfluency Removal Evaluation Suite）について解説しました。DRESは、従来の評価方法では捉えきれなかったLLMの特性を明らかにし、より自然な会話体験を実現するための道筋を示してくれます。