言語処理研究の立場から言語資源としてTwitterを見たとき、そこからは様々なパターンの会話データを得ることができると思われる。そこで、それらをパターン分けした上で各々の特徴となる部分を抽出することで、会話に関する様々な情報や知識を取得できるのではないかと考えた。今回は特に「対話知識」の獲得に着目したい。ここで対話知識とは、人間が通常の会話に用いる文の構造パターンはもちろんとして、それよりも文とそれに対応する文がどのように生成されるのか、文と文の関係の知識に重きを置く。つまり、会話においてある人物からある文が投げかけられたとき、それに対してなぜ・何に・どのように反応して文を返すのか、その「対話」に関するメタな知識を獲得してみたい。