社団法人 電子情報通信学会信学技報

                      

複数人談話における笑いの情報を考慮した盛り上がり判定嶋田和孝Ý


あらまし楠本 章裕Ý

横山貴彦Ý

勉Ý遠藤

九州工業大学 情報工学部 知能情報工学科〒   福岡県飯塚市川津       

複数人談話を対象とし，談話中の盛り上がり箇所を検出する手法について提案する．対話の盛り上がりを推定できれば，ユーザ心理の把握や，それに基づく詳細な対話状態の理解などが可能になる．提案手法では，言語的特徴の他に，笑いという状態に着目する．対話に現れる笑いを外部からの発話や行動に対して発生したものか，自発段階に分けて，特徴とする．これらの笑い特徴と，的な笑いかに分類する．また，笑いの大きさをや時間的特徴，その他の言語的特徴などを組み合わせて，分類器に適用する．実験では， 分程度の複数人対話のデータを  セット用意し，提案手法で評価した．実験結果より，のみによる分類器と比較して，笑い特徴を利用した提案手法の有効性が確認された．
キーワード 複数人談話 盛り上がり判定 笑い特徴    Ý             Ý   Ý   Ý   ! "  # $ % & $  ! ' %
  & ( ) $ ) *    +                                                 !        !      " #  "$ # % " #  "$ #                       &            " # "#  " # !     '            

   % $      ( !                    )    *   +   はじめにいくつかの研究で示されている．徳久ら  は，発話行為や修辞構造の分類を行い，これらを分析した結果，主観的な発話や音声対話において，対話の盛り上がり状態を分析することユーモラスな発話，相手の発話を補完するような発話は，盛りは，重要な課題の一つである．例えば，盛り上がりの様子か上がり時に頻出し，また，客観的な発話や関心を示す発話，肯ら，ユーザの心理状態を把握し，それに合わせて円滑な対話を定的な発話の出現により，対話が収束し，非盛り上がりを引き行う対話エージェントや，対話の盛り上がり箇所からユーザの起こす要因となることを述べている．このことから，発話の言興味を獲得することで，様々な情報の推薦システムに利用する語的な情報が，対話の盛り上がり判定に有効であることが分ことができる．盛り上がりの分析のためには，まず盛り上がりかる．また，西村ら  は，オーバーラップの頻度，声の高さ，箇所を検出する必要があり，これらの研究は盛んに行われていフィラーと盛り上がりの関連性を調査し，特に，オーバーラッる  ．

プの頻度，声の高さは，盛り上がりと強い相関があることを述

音声対話には，声の大きさ，速さ，高さ，笑い，オーバーラッ
プの頻度，フィラー，特定の言語表現の有無といった多くの特徴が存在している．これらの特徴と盛り上がりとの関連性は，べており，言語的な情報だけではなく，音声のみに表れる特徴も盛り上がりに影響すると考えられる．
本論文では，笑いという情報に着目する．笑いに関しては，
  須見ら  が，盛り上がりに強い影響を与えると考え，笑いを入力（テキスト形式）検出する手法について述べているが，盛り上がりにどのような影響を与えるか言及していない．このため，笑いの分析を行い，盛り上がりへの影響について検証する必要がある．

特徴抽出

本研究では，まず，盛り上がりに強い影響を及ぼしている笑いを見つけるため，笑いの分析を行う．次に，笑い特徴および

Support Vector Machine盛り上がりに影響すると考えられる時間，極性，接続表現に基づく特徴を取得する．そして，タグ付けを人手で行った対話コーパスに対して，それらの特徴量を機械学習に適用することで，盛り上がり箇所を検出する．

特徴量
笑い特徴
bag-of-words
時間特徴
極性
接続表現
前発話の情報盛り上がり状態かどうか

 笑いの分析

図

提案手法の概要

本節では，本研究の着目点となる笑いの分析について述べる．
須見ら  は，笑いが盛り上がりに強く影響することを示唆しているが，笑いの検出手法について述べており，笑いの有効性わせることによって盛り上がりを判定する．

 提 案 手 法について言及していない．笑いが談話の活性化に影響することは容易に想像できるが，笑いにも多くの種類があり，それらが本研究では，複数人による談話を対象に各発話が盛り上がっ盛り上がりに及ぼす影響は，異なると考えられる．高精度な盛ているかどうかを判定する手法を提案する．本節では，盛り上り上がり判定を行うためには，笑いの種類や特性を考慮した適がりを検出するために用いる特徴量の詳細や盛り上がり判定の用が必要になると考えられる．

ための分類器について述べる．まず，本研究の主となる笑いにの分類がある．志水は，笑関する特徴を説明し，その後，基本となる  特徴いを「快の笑い」，「社交場の笑い」，「緊張緩和の笑い」の  つ

単語の有無 について述べる．さらに，時間，極性，接続表現

笑いに関する研究として志水に分類している．
「快の笑い」には，本能充足の笑いや優越の笑に基づく特徴量に関して説明する．図  に提案手法における処いなど，「社交場の笑い」には，協調の笑いや価値無化の笑いな理の流れを示す．

ど，「緊張緩和の笑い」には，強い緊張や弱い緊張が緩んだ時の笑いが含まれる．志水は，これらのうちのいくつかが複合し，笑いが発生すると述べている．尾崎

は，授業中に教室内で発生した発生した笑いについて，「外部の誘引によって起こる笑い」と「内部の誘因によって起こる笑い」の  種類があることを述べている．
「外部の誘引によって起こる笑い」とは， 間違  盛り上がり判定のための特徴量   笑いに関する特徴
本研究では，盛り上がり判定のために以下の笑いの特徴を用いる．

¯

笑いの発生要因  ，  ¯

笑いの大きさ  ，，¯

笑いの発生時間¯

同時に起きた笑いの人数¯笑いの密度 集中度¯

発話−笑いの時間要素が強いため，人手でさえも正確な判定が難しく，コストも¯

笑いの人物情報大きい．そのため，人手で容易に分類を行うことができ，かつ前節での笑いの分類に基づいて，外部からの発話 行動 に対い・勘違い，驚き・困惑・失敗，場の空気からの逸脱などを意味し，「内部の誘因によって起こる笑い」とは 同調や深刻さ・気まずさを包み隠すために生じるものだとしている．
このような多岐にわたる笑いの分類を行うことは，主観的なであるか，自発的な笑い  盛り上がり時に頻出する笑いとそうでないものに分ける必要して発生する笑いがある．そこで，本研究では，外部からの発話 行動 に対しであるかを笑いの発生要因として用い，笑いの大きさについてと自発的な笑い   に注目すは， 段階に人手で分けた値  ，， を用いる．

る．   な笑いの周辺には，笑いを引き起こした発話があ

また，時間や笑った人に関する情報も，その笑いの意味的なり，その発話は，笑いを引き起こすような意味を持つと考えら強さに関連していると考えられる．笑っている時間が長いほど，れる．一方で，  な笑いとは，恥ずかしさを紛らわすたその発話は盛り上がっていると考えられるため，笑いの時間にめや，場の雰囲気が重たい時に雰囲気を変えるための笑いであ関して，笑いの発生開始から終了までの時間を特徴量とする．

り，このような笑いは，談話の盛り上がり時に必ず発生するとどのくらいの密度で笑いが起こっているかも重要な特徴であるは限らない．と考えられる．そこで，笑いの密度として，盛り上がり判定のて発生する笑い  さらに，笑いの分類としては，単純で，影響力の高いと考え対象となる発話 対象発話 から数秒間前までに発生したすべてられる笑いの大きさにも着目する．笑いの大きさ順に  ，の笑いの回数と時間の合計を特徴量として用いる．予備実験を， として  値に分類する．その他の先行研究で紹行い，今回は最適であった対象発話から  秒間前までに発生介したような多岐にわたる笑いの分類については，本論文ではした笑いを対象としている．発話の終了から笑いの発生までの扱わず，言語的な特徴や時間的な特徴など複数の特徴を組み合時間が短ければ，その笑いが対象発話に与える影響が強いと考  

えられる．そこで，この時間を，発話−笑いの時間特徴量とし表

評価表現辞書 て導入する．また，笑いの特徴は個人差が大きい．例えば，発語

極性値

話のたびに笑う人物と滅多に笑わない人が笑った場合では，そ心配がない

コストが安い

丈夫だの笑いの持つ意味は大きく異なる．このような違いを取り扱うために，誰が笑ったのかや，どのくらいの人が同時に笑ったのかなどの情報を特徴量として用いる．
提案手法で笑い情報を扱う場合，どの笑いがどの発話に関連しているかを推定しなければならない．発話中に生じた笑いが，楽

・・・・・・不足

駅から遠い

その発話以外にも関連している場合を考える必要がある．例え笑いの可能性もある．そこで，発話の開始時間から終了時間

秒間の間に発生した笑いの特徴をその発話に付加する．この時間間隔の長さは，あらかじめ予備実験を行い，最適な値になるように設定した．

    

言語処理において用いられる最も基本的な特徴量は，単語の有無  

日本語評価極性辞書 

表ば，ある発話のあとに起きた笑いが，その発話によって生じた品詞



単語

読み優れる

すぐれる 動詞

良いよい

喜ぶ

よろこぶ 動詞・・・・・・・・・・・・

死ぬ

しぬ動詞



悪い

わるい形容詞

形容詞

極性値である．本研究でもこれをベースラインとする．単語への分割には，形態素解析器 ! " # を利用する．単語の有無をそのまま扱うと，全データで 〜 回程度し談話に参加したいという意志を表していると考えることができか出現しない低頻度語によって分類器が過学習し，盛り上がりる．そこで，発話が  発話前に被っている状態をオーバーラッ

判定が失敗する可能性がある．このような問題を防ぐため，本プ，発話が１発話後に被せられている状態を被オーバーラップ

研究では，全対話データ中に  回以上出現した単語の有無をとして，その有無を特徴量とする．

    極特徴量として利用する．

本論文では，時間に関する特徴量として，以下のものを用性

次に，極性に基づく特徴量を導入する．ここで極性とは，発時間に関する特徴

話が肯定的 $% & ' または否定的  % & ( な意味をいる．

含んでいるか否かを指す．肯定的もしくは否定的な発話は，対¯

発話時間

話参加者の心理状態に影響を与え，場の雰囲気を変化させるた

¯

沈黙時間

め，談話の盛り上がりに影響すると考えられる．徳久ら  は，

¯

形態素数

発話が肯定的であるか否定的であるかを発話毎に判定し，その

¯

発話速度

結果，肯定的である発話は，盛り上がり度が低い箇所では盛り¯

オーバーラップ・被オーバーラップ上げの効果があり，高い箇所では話をまとめる効果があること

発話の時間の長さは，場の雰囲気を変化させると考えられる．

を指摘している．今回は，発話の '( 判定に，鍛冶らの構築し一人の発話時間が長い場合，盛り上がりに影響することがある

た評価表現辞書 ) と高村らの構築した日本語評価極性辞書 *と考えられるため，発話の開始時間から終了時間までを発話時を利用する．これらの辞書では，表 ，表  のように，単語や間の特徴量として用いる．発話自体の長さだけでなく，発話間フレーズに肯定，否定の極性値が割り当てられている．本研究の時間の長さも盛り上がりに関連していると考えられる．具体では，この極性値を用いて，発話の極性を判定する．

的には発話間の時間 沈黙時間 が短いほど，談話は盛り上がっ¯'らしさ 肯定の強さ の合計値・平均値ていると考えられる．そのため直近の発話の終了から対象発話¯(らしさ 否定の強さ の合計値・平均値の開始までの時間差を特徴量として用いる．

'

らしさ，( らしさの合計値は，形態素解析器によって得られ発話に含まれる形態素数が大きいほど，相手に伝達したい情た単語に関する発話中での極性値の合計である．ただし，この報が多く，談話に積極的であると考えられる．一方で，これが手法だけでは，発話数が大きいほど，' らしさまたは ( らしさ

小さいと，短い発話が飛び交い，話者たちの談話が盛り上がっの値が大きくなるため，' らしさ，( らしさの合計を形態素数ている状態である可能性がある．そこで，形態素数も特徴量とで除算した値を ' らしさ，( らしさの平均値として，特徴量にして用いる．ここで，形態素数特徴量では，句読点を除いた形組み込む．それぞれの値は，予備実験に基づき，図  に示すよ態素数を利用する．

うな  段階に分けた．

次に，発話の速度が速いほど，話者は談話に夢中で，盛り上   接 続 表 現がっているという仮定に基づき，形態素数を発話時間で除算し接続表現とは，文と文を繋ぐ表現であり，中道ら  は接続た値を特徴量として用いる．また，発話のオーバーラップも盛表現の出現は，発話の極性を変化させると述べている．発話中り上がりに関連した特徴である．ここで，オーバーラップとは，に極性の変化があるということは，密な発話が行われているとつ以上の発話が被っていることを指し，これは，複数の話者が考えられる．また，中道らは接続表現は，文の前半と後半の極  

表

評価表現辞書  の合計値

接続表現

〜

たところで｜るところで 反転弱い  以上 らしさなし

 の平均値

種類としても｜てしても以上強い 
 の合計値

接続表現の拡張 以下 らしさなし

反転というのは｜ていうのは 保持〜 弱い 

みたいに｜みたいな保持以下強い 

おかげで共起 以下 らしさなしとはいえ｜ていっても反転〜 弱い ・・・・・・以上強い  以上 らしさなし

 の平均値〜 弱い 

カメラ以下強い 

マイク以上強い 
以上 らしさなし

 の合計値 以下強い  の平均値 以下 らしさなし
 〜  弱い 

参加者 4

〜 弱い 

参加者 2〜 弱い 

参加者 3以下 らしさなし

 の合計値

参加者 1

日本語評価極性辞書  以上強い  の平均値図 以上 らしさなし

実験環境

〜  弱い 
 以下強い 
図

評価表現の適用ルール

取得しているため，数発話前の笑いの密度も，ほぼ同様の笑いの情報を含んでいるため，除外する．

 分 類 器
前節で述べた特徴量を利用して，分類器を作成し，盛り上がり性を一致させる保持，文の前半の極性に関わらず，後半の極性を判定する．具体的には，各発話が盛り上がっているか，盛り上を肯定にする共起，文の前半と後半の極性が反対になる反転にがっていないかの  値問題を判別する．分類器としては +$$

分類されると述べており，本研究では，以下を特徴量する．

, - !-+,!

を利用する．+,! は ,$.  が¯

接続表現の有無¯

接続表現：保持関係の有無

面による特徴空間の分割法であり，現在， 値分類問題を解決¯

接続表現：共起関係の有無するための最も優秀な学習モデルの一つとして知られている．

¯

接続表現：反転関係の有無

実装にはデータマイニングツール 2 .  を利用する．

接続表現の判定には，中道らが用いた接続表現に基づいて行う．ただし，談話では，口語的な表現が多く，中道らが利用し考案した /$ + $ 01$ $ を起源とする超平

 実

験

たような接続表現は出現しづらいため，表  のように接続表現  実 験 環 境の拡張を行った．表中の太字が拡張部分である．接続表現の取まず，複数人による自由対話を収集した．対話環境を図  の得数は，拡張前は全体の発話の  ％弱であったが，この拡張に示す．対話収集では，被験者は * 名の大学生から対話ごとにラ「というか」など一部の表現より， ％弱に上昇した．ここで，ンダムに  名選出し，対話ごとに  つのテーマを提示し，異なは，文頭や文末にも出現するが，このように接続表現としてのるテーマの * 対話を収集した．対話時間を  分程度とし，指意味を成していない場合は，対象としていない．

向性マイクによって録音したものを人手で書き起こした．同一   対話の流れの考慮

発話者が連続して発話する場合，発話中に *3 秒以上間隔があ

対話には必ず流れが存在し，対象発話の盛り上がりは，そのる場合は，異なる発話として扱い，発話の書き起こしとともに発話の数発話前の特徴に大きく依存していると考えられる．特それぞれ発話者の 45，発話の開始時間，終了時間なども記録に，極性などの特徴は，対話の雰囲気に影響してくるので，極した．表  が作成された対話コーパスの一部である．* 対話

性を含む発話そのものよりも，それ以降の発話の盛り上がりへは， ) 発話で構成される．の影響が考えられる．そこで，対象発話の  および  発話前の盛り上がり判定の実験のため，対話コーパスの発話ごとに，特徴量を対象発話の特徴量に追加して，盛り上がり判定に利用名のアノテータによって盛り上がり度を評価した．ここでの盛する．ただし，笑いの密度では，発話の  秒前からの特徴をり上がりとは「話者がある発話を行った時点で，その話者が談  

表発話者

開始時間 終了時間

対話コーパス発話内容

  

食ったことねえな。

   

嫌いなんですか？

  

トマト駄目なんですか？

   トマト駄目。

     へぇ。

      駄目ですか？

    食ったこと無いから、分かんないよ。

        食ってみたいかもしれない。

  

 いや、なかなかシャキシャキしてて、  

トマトが？

   

美味しいです。あそこのは、

 



超汁溢れそうじゃない？

    まあ、確かに。

でも、トマト駄目っていう人でも何かあのトマトは良いみたいな人結構多いですよ。
ええっ？

あー、本当ですか？

表

話にどれだけ積極的か」と定義し，話者の積極性は， アノテー

実験結果笑いに関する特徴タが収録された音声より知覚可能な発話内容の意味や声のトー利用した特徴

適合率

再現率

値ンなども踏まえて，主観的に 〜 の  段階で判断した．ここベースライン   笑いの有無

笑いの発生要因



笑いの大きさ 

笑いの時間 

発話とした．表  の対話コーパスでは，太字の部分が盛り上が笑いの人物

り発話を意味する．盛り上がり発話は，全体の  ％程度であっ笑いに関するすべての特徴量で， が盛り上がっていない状態， が盛り上がった状態とし，をどちらでもないと設定した． 名のアノテータが評価した盛り上がり度の平均が 3 以上ならば，その発話を盛り上がり












た．次にアノテータ間の評価の一致度を式  で計算した．
一致度 6

二人が盛り上がり度  以上の評価した発話数
盛り上がり発話数9のみを利用したものをベースラインとし，それに笑いの各特徴を追加し，精度差を比較する．ただし，この実その結果，一致度は  ％程度であった．この一致度の低さは，

験では 3 3盛り上がり判定の潜在的な難しさを表している．

こでは，  笑いの有無，  発生要因，  大きさ，  時間，精度評価には，盛り上がり発話から見た適合率，再現率，7値を用いた．それぞれの計算式を式  ，  ，  に表す．
適合率 6





再現率 6



値6

×適合率×再現率
適合率 再現率

節で説明した前発話の情報は利用していない．こ人物に関する特徴を比較する．  は笑いが存在すれば ，存在しなければ * という特徴量である．  および

の特徴は，3 3  節で述べたものである．  については，時間に関するいくつかの特徴をまとめて扱っている．具体的には，笑いの発生時間や笑いの密度などがこれにあたる．  についても同様に，笑いの人数や笑った人物の 45 などをまとめたものを意味する．



ここで，8 は盛り上がりと判定された発話のうち，盛り上がりの正解発話数，( は盛り上がりと判定された発話数，" は実験対象のすべての発話で，盛り上がりの正解発話数である．

  実 験 結 果
実験では  つの点について評価した． つめは笑い特徴の中で最も効果的なものが何であるかを検証することであり， つめはそれぞれの特徴の有効性検証である．実験ではともに，*表  に実験結果を示す．笑いに関する時間特徴やすべてを利用した場合に，7 値が最高になるが，ベースラインと比較して，その向上はわずかであり

ポイント弱 ，単純に笑いに関する特徴のみを追加しても，大幅な精度の向上は得られないという結果となった．これは，すべての発話で笑いが生じているわけではなく，また，盛り上がり箇所で必ず笑いが生じるとは限らないため（注 ½），笑いのみで盛り上がりを判定することは，情報量の面で十分ではないためだと考えられる．

対話  ) 発話について * 分割交差検定によって評価した．

   笑いに関する特徴の検証実験（注 ）：実際に笑いが生じたのは，まず，笑い特徴のうち，どれが有効であったかを検証する．

り上がり箇所であったのはその半分程度であった．

 発話中で  発話であり，そのうち盛  

表実験結果対象発話における特徴行った．談話の盛り上がりを検出するために，笑いに関する特適合率

再現率

値徴を定義し，その他の特徴として，単語の有無   

ベースライン   笑い



を基本として，時間的な特徴，人間の情緒への影響が考えられ

時間





極性







接続表現

 

時間極性







実験の結果，笑いの特徴については，単体では十分な有効性笑い時間 

を確認できなかったが，その他の特徴と統合的に利用すること笑い極性

利用した特徴る極性，接続表現など特徴を利用した．これらの特徴量を機械学習+$$ , - !-に適用することで，各発話の盛り上がりを判定する手法を提案した．

 で，その有効性を確認できた．実験では，すべての特徴量を組笑い接続表現

 み合わせることで 7 値が  ポイント程度向上した．一方で，接笑い時間極性 すべて

続表現については十分な有効性を確認できなかった．

  すべて 文脈あり



今後の課題としては，今回利用した特徴の洗練化と，談話構造や声の大きさ，高さなどの盛り上がり判定においてによく利用される特徴の導入などが挙げられる．また，今回は笑いの   各特徴量の有効性検証

種類の判定

続いて，笑い以外の特徴 3 3  節〜3 3節 と組み合わせ :  :  : : は人手で行った．これらの自動判定も重要な課題の一つである．

た場合の有効性について検証する．前節同様， のみによる手法をベースラインとし，各特徴を加えていき，精度差を比較する．表にその実験結果を示す．ベースラインと笑い特徴の精度は，表  と同じものである．表中の最後の行「すべて（文脈あり）」以外の特徴は，判別対象となっている発話の情報のみを利用している（注 ¾）．
最も 7 値が良かったのは，すべての特徴を利用した場合で，ベースラインと比較して，  ポイント程度の向上がみられている．時間や極性などの特徴単体と比べても，それらと笑い特徴を同時に利用する方が 7 値が向上しており，さらに，笑いを含んでいない「時間 極性」と比較しても，笑いを含む場合の方が高い 7 値を示している．これらの結果から，前節ではみられなかった笑い特徴の有効性が確認できた．一方で，接続表現は，単体としても，笑いの特徴量のみと複合しても，十分な有効性が確認できなかった．これは，今回対象とした接続表現がそもそも対話中にあまり多く含まれていないことに起因している．
今後は接続表現辞書の拡充が必要である．
実験結果から，対話の流れを考慮した「すべて（文脈あり）」は有効に機能していない．徳久ら  の先行研究などから，文脈の利用は，特に極性との組み合わせで有効に働くのではないかと考えられたが，結果として表れなかった．これは，対話中に「はい」や「うん」といったほぼ極性を含まないあいづちが頻出することが影響していると考えられる．発話と発話の間に極性を持たないあいづちが頻出することによって，談話構造が意図していたものと異なっていたことが，精度の向上に繋がらなかった理由だと考えられる．

 お わ り に本研究では，談話の盛り上がり判定を行うための手法を提案し，その有効性の検証を行った．本論文では，まず，盛り上がりに有効な笑いとそれ以外の笑いを見つけるために笑いの分析を   節で説明された対話の流（注 ）：すなわち，「すべて（文脈あり）」のみ，

文献

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