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発話を受けた聞き手の端的な感想に基づく例えツッコミ文の生成
https://doi.org/10.20729/00232302
https://doi.org/10.20729/00232302ce0e300f-1dab-45f4-b777-69fe6e717322
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
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2026年2月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, 論文誌:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 発話を受けた聞き手の端的な感想に基づく例えツッコミ文の生成 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Generation of Tatoe-tsukkomi Sentences Based on the Listener's Straightforward Impression of the Utterance | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | [特集:インタラクションの理解および基盤・応用技術] ユーモア生成,例えツッコミ,対話システム | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.20729/00232302 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 徳島大学高等教育研究センター | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Research Center for Higher Education, Tokushima University | ||||||||
| 著者名 |
関, 陽介
× 関, 陽介
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| 著者名(英) |
Yosuke, Seki
× Yosuke, Seki
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 対話システムを利用することで,ユーザは時間や場所を問わず対話的な情報収集が可能になる.ただし,素っ気ない応答や無機質なインタフェース等によりシステムへの親近感が低くなる場合,利用機会の減少や対話持続の困難さが懸念される.そこで,本研究では対話を通してユーモアを喚起してシステムへの親しみを感じさせるために,ツッコミ手法の中で生成する難易度が高い型である例えツッコミを対象として,発話を受けた聞き手の端的な感想に基づく例えツッコミ文の生成手法を提案する.具体的には,TwitterのTweet・Reply文に対して構文解析や依存構造解析,関連度の算出等により学習資源を収集して,発話文に対するツッコミ対象の推論機能を開発する.また,インターネット上で公開されている例文を基に言語モデルを用いて例えツッコミ文を拡充して,ツッコミ対象に基づく例えツッコミ文の生成機能を開発する.主に高校生を対象にした評価実験の結果,学習資源を収集するための各処理方法は適切なツッコミ対象の推論に有効であり,例えツッコミ文を交えた雑談対話はユーモアが喚起されてシステムへの親しみが感じられること等が示された. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This study proposes a method for generating tatoe-tsukkomi sentences based on the listener's straightforward impression of the utterances, targeting tatoe-tsukkomi, to evoke humor and give users familiarity with the systems through dialogues. Specifically, training data based on syntactic analysis and dependency structure analysis, relevance calculations for Tweet and Reply sentences on Twitter are collected, and an inference function of the tsukkomi targets against the utterances is developed. In addition, tatoe-tsukkomi sentences are expanded based on example sentences on the Internet by a language model, and a function to generate tatoe-tsukkomi sentences based on the tsukkomi-targets is developed. The results of evaluation experiments, mainly targeting high school students, showed that each processing method for collecting training data was effective in inferring appropriate tsukkomi targets, and that chat dialogues with tatoe-tsukkomi evoked humor and showed familiarity with the systems. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 65, 号 2, p. 371-382, 発行日 2024-02-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
| 公開者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||