文体特徴を用いた物語テキストにおける登場人物の話者推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-02-12
• タイトル: 文体特徴を用いた物語テキストにおける登場人物の話者推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Speaker Estimation of Characters in Story Text by Utilizing Features of Speech Style
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者名: 逢坂, 駿也; 村井, 源
• 著者名(英): Shunya, Osaka; Hajime, Murai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，物語を計量的に分析する種々の研究が行われてきている．物語研究の中には，登場人物と会話の特徴に着目したものがあり，研究遂行には発話者と発話文を紐付けたデータが必要となる．発話者と発話文を紐付けたデータは基礎研究以外にも人工知能による物語の自動生成やチャットボットなど様々な分野での応用が可能であり，重要度が高いと考えられる．しかし，発話者と発話文を紐付けたデータの作成はこれまで手作業で行われてきており，作成にコスト面での問題があった．そのため発話者と発話文の対応を自動的に推定し，コスト削減を目指した研究が行われてきているが，これまで日本語文を対象とした研究では十分な精度は得られていない．本研究では，従来の話者推定手法で用いられてこなかった文体特徴に着目し，機能語を用いた文体推定アルゴリズムを話者推定に応用することで，日本語の物語テキストにおける発話文の話者推定を行なった．話者推定の結果，従来の話者交代を用いた推定手法よりは相対的に高い精度での推定が可能であることが明らかとなった．また登場人物の人数と話者同士の文体の類似度を用いた重回帰分析により，推定率を予測することが可能であることが判明した．登場人物の人数と話者同士の文体の類似度を閾値としてテキストを限定することで実用的な精度での推定も実現可能であることが明らかとなった．今後の課題としては，文体推定アルゴリズムの改善による精度向上，推定対象データの拡大などが挙げられる．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1010060X
• 書誌情報: 研究報告人文科学とコンピュータ（CH）; 巻 2022-CH-128, 号 6, p. 1-4, 発行日 2022-02-12
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8957
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会