2024-03-29T10:13:12Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000490512023-04-27T10:00:04Z01164:04179:04264:04265
話し手の性別・年齢を反映する文生成システムA sentense generator which reflects the teller's gender and generationjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00049051/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=49051&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japanキヤノン(株)情報メディア研究所キヤノン(株)情報メディア研究所キヤノン(株)情報メディア研究所金子, 和恵八木沢, 津義藤田, 稔本稿では、文の表現の多様さの一つとして、話し手の性別や年齢に着目する。意味ネットワークに話し手の性別や年齢や丁寧さなどの待遇情報を付与し、それに合わせた語彙の置換や選択を行い、話し手に合った自然な文を生成する。自立語の語彙は、位相語や尊敬語、丁寧語、謙譲語、俗語といったバリエーションを使って置換を行い、機能語の語彙は連語を含む3千語の辞書の中から、意味ネットワークの記述に合うものを検索して組み合わせる。これを検証するシステムとして、音声合成と顔のアニメーションを使って、少年、青年(女性)、青年(男性)、老人(男性)の4種類のキャラクターで文章を言い換えるシステムを作成し、ある程度の自然な文が生成できることを確認した。This paper presents a sentence generator based on semantic networks, which generates Japanese expressions reflecting the teller's characteristics. We give additional information such as gender, generation, honorific state to the semantic networks. Sentences are generated by selecting and exchanging words under the condition of the semantic networks. Independent words are exchanged using variations of honorific, slang or jargon, etc. Particles are selected from a 3,000 vocabulary size dictionary and then combined. Evaluation was performed using four characters (a boy, a young lady, a young man and an old man) using a system with facial animation and text-to-speech. The system rephrases general sentences into characterized sentences of each. The evaluation proved to generate relatively natural sentences reflecting the teller's characteristics.AN10115061情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)1996114(1996-NL-116)1291361996-11-182009-06-30