turn['utterance']について

前提・実現したいこと

TensorFlow2 TensorFlow&Keras対応プログラミング実装ハンドブック　P.395~397で質問があります。
以下のコードでturn['utterance']の扱い方がよく分かりません。

本文中では「このうち「utterance」が発話データ、「speaker」が「U」なら人、「S」ならシステムの発話になる」とあります。
turn['utterance']には人やシステムの発話が入っていると思いますが、
else:以降のsysには、なぜシステムの発話しか入らないのでしょうか？

よろしくお願いします。

該当のソースコード

Python
1'''
21.データの読み込み
3'''
4import os
5import json
6
7# コーパスのディレクトリを設定
8file_path = '/projectnextnlp-chat-dialogue-corpus/json/rest1046/'
9# ファイルの一覧を取得
10file_dir = os.listdir(file_path)
11# 人間の発話を保持するリスト
12utterance_txt = []
13# システムの応答を保持するリスト
14system_txt = []
15# 正解ラベルを保持するリスト
16label = []
17
18# ファイルごとに対話データを整形する
19for file in file_dir:
20    # JSONファイルの読み込み
21    r = open(file_path + file, 'r', encoding='utf-8')
22    json_data = json.load(r)
23        
24    # 発話データ配列から発話テキストと破綻かどうかの正解データを抽出
25    for turn in json_data['turns']:
26        turn_index = turn['turn-index'] # turn-indexキー(対話のインデックス)
27        speaker = turn['speaker']       # speakerキー("U"人間、"S"システム)
28        utterance = turn['utterance']   # utteranceキー(発話テキスト)
29        
30        # 先頭行(システムの冒頭の発話)以外を処理
31        if turn_index != 0:
32            # 人間の発話（質問）のテキストを抽出
33            if speaker == 'U':
34                #u_text = ''
35                u_text = utterance
36
37            # システムの応答内容が破綻かどうかを抽出
38            else:
39                a = ''
40                sys = turn['utterance'] # システムの発話（応答）を抽出
41                t = turn['annotations'][0] # １つ目のアノテーションを抽出                
42                a = t['breakdown']      # アノテーションのフラグを抽出
43                if a == 'O':            # O（破綻していない）を0で置換
44                    val = 0
45                else:                   # O以外は破綻とし1で置換
46                    val = 1
47                # 人間の発話をリストに追加
48                utterance_txt.append(u_text)
49                # システムの応答をリストに追加
50                system_txt.append(sys)
51                # 正解ラベルをリストに追加
52                label.append(str(val))