1-Q-20
パラ言語情報ラベリングにおける発話の特徴と評定値分布の関係∗

1○森大毅, 相澤 宏, 粕谷 英樹 (宇都宮大・工), △中村 真 (宇都宮大・国際)

はじめに

3

評定値分布と一致度

感情心理学の分野には，感情状態は少数の次元が[1] で示されているように，全発話に対する評定値は作る空間上の点として表現できるという考え方があ
情報のラベリング法を提案し，自発的な対話音声に1 から 7 までの広い範囲に分布している。一方で，同一の発話に対する 22 名のラベラによる評定値にもばらつきが見られる発話が存在した。その中には，4(中対する大規模なラベリング実験を行ってきた。これま立) を選んだラベラが少ないにも関わらず 3 以下と 5での研究で，同一条件での同一発話に対する複数回以上の両方が多く選ばれている，双峰的な分布をなのラベリング結果には比較的高い一貫性があること，しているものもある (のべ約 23 発話)。

る。これまでに，著者らは次元に基づいたパラ言語

またラベラによる一貫性の違いは顕著ではないこと同一発話に対する評定値分布の広がりを評価するが明らかになった。一方，ラベラ間の一致性は発話の尺度として，本論文では最頻値の度数を全ラベラ数で種類や評定項目によって異なり，一致度が低いものも割ったものを一致度と定義する。分析対象の 215 発多数存在することがわかった [1]。

話に対する一致度のヒストグラムを，評定項目別に妥当な解釈が複数あり得るような発話も存在する

Fig. 1 に示す。垂直線は一致度の平均値を示す。図かため，一致度が低い発話が存在すること自体が問題

ら，快-不快では一致度が比較的高く，支配-服従ではとまでは言えない。しかし，評価にばらつきを生じる一致度が比較的低いことがわかる。

原因を明らかにしておくことは，今後のコーパスの発話の特徴

4設計指針を与える上で重要である。
本研究は，パラ言語情報ラベリングにおけるラベラ間一致度に影響を与える要因を明らかにすることを目的とする。具体的には，各々の発話が持つ言語的，談話構造的ならびに非言語的特徴と一致度との関係を統計的に分析する。これらの関係が明らかになれば，多数ラベラによるラベリング作業をすることな評定値のばらつきを説明するための発話の特徴として，言語的特徴，談話構造的特徴ならびに非言語的特徴に着目した。ここでは，評定の一致度に影響を与えると予想される特徴について述べる。

4.1

言語的特徴

く与えられた発話からラベラ間一致度を予測できる

「じゃ」
「え」
「あ」などの言語断片は談話マーカとことになり，パラ言語情報ラベルを持つ対話コーパスしての役割を果たしており，これらを含む発話は，文の開発および利用にとって有益と考えられる。

脈が与えられた呈示条件下ではパラ言語情報ラベリングに影響を与える可能性がある。例えば，「じゃ」を2

データベース含む発話は言語的には高い信頼・関心の印象を与える

本論文が分析の対象とするのは，「4 コマまんが並べと考えられるので，評価が信頼・関心寄りに集中し，換え課題」をタスクとする音声対話データベースに含結果として一致度が高くなると予想される。

まれる 2 セッション分の対話である。話者は大学生 44.2名で，合計 215 発話が含まれる。
各発話には，22 名のラベラにより評価されたパラ言語情報ラベルが付与されている。各発話は元の対話での順序と同じ順序に配列して呈示し，6 軸の抽象次元に対し 1 から 7 までの 7 段階で評価させた。

談話構造的特徴「4 コマまんが並べ換え課題」では，参加者が自分の持つコマの内容を相手に説明する場面がある。この種の発話はパラ言語的変化に乏しいため，それ以外の発話に比べて評定値が安定している可能性がある。
本論文では，独自の談話タギング作業において話し手の知識・事実・意見であることを表す「情報伝達」タグを付与された発話に着目した。
さらに，同一話者の発話が続く場合には一貫して∗Linguistic and nonlinguistic features of utterance and their inﬂuence to the agreement of paralinguistic information evaluation, by MORI, Hiroki, AIZAWA, Hiroshi, KASUYA, Hideki, and NAKAMURA,
Makoto (Utsunomiya University).

日本音響学会講演論文集−373−

2006年3月

6060

快-不快

30
2030
20
1010048.4
agreement ratio [%]44.8
agreement ratio [%]

060

40
30
2030
20
1000042.6 50
agreement ratio [%]関心-無関心40

10100

肯定的-否定的

50
40
30
20
1000100

39.4 50agreement ratio [%]60

50
frequency [utterances]

信頼-不信

50

20100

frequency [utterances]

60

30

00100

40

1000

frequency [utterances]40

支配-服従50
frequency [utterances]

4060覚醒-睡眠50
frequency [utterances]frequency [utterances]

50

Fig. 1

43.1 50agreement ratio [%]100045.8 50
agreement ratio [%]100

一致度のヒストグラム

「じゃ」
「え」
「あ」のような言語的特徴が一致度にTable 1 一致度の平均に有意差が認められた発話の特徴 (*:p < 0.05, **:p < 0.01)
快-不快

覚醒-睡眠

支配-服従

信頼-不信

関心無関心

肯定的否定的「じゃ」
含む／含まない

与える影響は限定的であった。
「じゃ」を含む場合に関心-無関心で一致度が高いという結果は 4.1 の予想と符合するが，他は必ずしも予想とは一致しなかった。

「え」含む／含まない「情報伝達」タグを付与された発話については，多「あ」含む／含まない

くの項目で一致度が有意に高いことがわかった。これ

情報伝達
Yes/Noは 4.2 の予想を裏づける結果である。

直前が同じ話者Yes/No

直前が同じ話者である発話では支配-服従の一致度

笑い含む／含まないが有意に高く，一貫して支配寄りに評価するとの予想

話者と一致した。
笑いを伴う発話の影響は関心-無関心においてのみ，支配寄りの評価を与えると考え，話者交替にも着目

話者の違いによる影響は信頼-不信と関心-無関心において認められた。これらの非言語的特徴の影響に関した。

する結果の解釈のためには，話者数を増やした対話

4.3

非言語的特徴データベースを用いたラベリング実験が必要である。

笑いを含む，あるいは笑いが後続する発話は快の印象を与えると考えられるので，評価が快寄りに集中し，結果として一致度が高くなると予想される。
さらに，話者の個人性がパラ言語的明瞭性に関係すると考え，話者の違いに着目した。

5

おわりに

6

本論文では，パラ言語情報ラベルのラベラ間一致度に影響を与える要因を明らかにすることを目的として，言語的，談話構造的ならびに非言語的特徴と一致度との関係を分析した。その結果，談話構造的特徴

分析結果および考察が最も多くの評価項目で一致度の違いを説明してお1 元配置分散分析により，上に述べた要因が一致度に全体として影響を与えているか検討した。その結り，言語的特徴および非言語的特徴の影響は限定的であった。
今回の分析では各特徴の交互作用を考慮していな

果を Table 1 に示す。
快-不快，覚醒-睡眠および肯定的-否定的について
は，一致度との関連が認められた発話の特徴は少ない。今後は統計的分析法の検討を進めるとともに，音響的特徴と一致度の関係についても調べたい。

かった。特に，肯定的-否定的については，一致度に影響を与える要因が全く見つからなかった。ただし，これらの 3 項目は，残りの 3 項目に比べ高い一致度

参考文献[1] 森大毅他, 日本音響学会誌, 61(12), 690–697, 2005.となっている (Fig. 1)。

日本音響学会講演論文集−374−

2006年3月