研究概要
実社会での発話や、物語の登場人物の台詞などをデータサイエンスの手法で分析し、語り方の文体的な傾向やその背後にある意図や感情の特徴を抽出する手法を開発しています。これまでに実際の日常会話と物語でのキャラクタの会話の何が異なるかを明らかにし、発話の特徴を構成する因子を抽出しました。また、年代や性別による発話のパターンの差異を抽出したり、キャラクタの個性的な語り口を分析して再現するシステムを構築したりしてきています。また発話意図の応答のパターンや感情のパターンの分析に基づいて、より自然な対話システムの実現にも取り組んでいます。
当該シーズに関連する研究業績
- 村井源, 松本斉子, 会話文での自称詞と対称詞の出現傾向と役割 －話し言葉と書き言葉での相違から－, 情報知識学会論文誌, Vol. 32, No. 1, pp. 3-14. 2022.
- 村井源, 松本斉子, 物語テキストにおける会話文の意図の話者属性による特徴, 情報処理学会論文誌, Vol. 60, No. 2, pp.135-143, 2020.
- Hajime Murai, “Japanese Daily Utterance Styles: A Factor Analysis based on Balanced Corpus”, Proceedings of PACLIC 33, The 33rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, pp. 539-546, 2019.
- Hajime Murai, “Emotional Effect on Utterance Styles in Fiction Writing”, JADH Annual Conference 2019, Proceedings of JADH Annual Conference 2019, JADH, pp. 86-89, 2019.
- Hajime Murai, “Factor Analysis of Utterances in Japanese Fiction-writing Based on BCCWJ Speaker Information Corpus”, Advances in Human-Computer Interaction, Vol. 2018, Article ID 5056268, 9 pages, 2018.
- Hajime Murai, “Factor Analysis of Japanese Daily Utterance Styles”, LREC 2018 Joint Workshop LB-ILR2018 and MMC2018 Proceedings, pp. 26-29, 2018.
支援可能な分野・研究内容
物語やエンターテイメントコンテンツの創作支援、物語やエンターテイメントコンテンツの構造解析や自動生成
産学連携・地域貢献の経験・実例、連携企業・団体
国立国語研究所大規模日常会話コーパスに基づく話し言葉の多角的研究
この研究シーズに関係する教員
