本研究では，対話システムの入力発話に含まれる主語などの省略された単語を補完することで，対話の文脈や話題を考慮した応答発話を生成する手法を提案する．省略された単語を補完するために，センタリング理論に基づいたアナフォラの自動解決を行う．また，高精度な異名解消を実現するために，前処理としてLSTMを用いたsequence-to-sequenceモデルに基づいて，話し言葉から書き言葉へのスタイル変換を行った．名古屋大学会話コーパス(NUCC)を用いた評価実験の結果，提案した相補法は，話し言葉から書き言葉へのスタイル変換の誤りに対してロバストに機能することがわかった．