DEIM Forum 2013 D9-1

オンライン上の対話における聞き手の感情予測
長谷川貴之†

鍜治 伸裕††

吉永直樹††

豊田 正史††† 東京大学大学院情報理工学系研究科 〒 113–8654 東京都文京区本郷 7–3–1†† 東京大学生産技術研究所 〒 153–8505 東京都目黒区駒場 4–6–1
E-mail: †{hasegawa,kaji,ynaga,toyoda}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

円滑な対話コミュニケーションを行うためには聞き手の感情を考慮することが重要である．しかし，これまでの対話研究では発話者の感情を推定することに留まっており，聞き手の感情を予測することは試みられてこなかった．本論文では，オンライン上の対話において聞き手の感情を予測する統計的手法を提案する．我々はマイクロブロ
グ上の大規模な対話データから発話に発話者の感情を自動的にタグ付けした教師付きコーパスを作成する．このコーパスを作成するために少数の感情表現を手がかりとしたタグ付け規則を利用する．提案手法では，直前の対話相手の発話だけでなく，それ以前の 2 人の対話からも素性を作成する．実験を通して直前の対話相手の発話のみから作成した素性を用いた手法よりも提案手法の予測精度が高くなることを示す．
キーワード

対話，感情，分類

Takayuki HASEGAWA† , Nobuhiro KAJI†† , Naoki YOSHINAGA†† , and Masashi TOYODA††† Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo Hongo 7–3–1, Bunkyo-ku,
Tokyo, 113–8654 Japan†† Institute of Industrial Science, the University of Tokyo Komaba 4–6–1, Meguro-ku, 153–8505 Japan
E-mail: †{hasegawa,kaji,ynaga,toyoda}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp

1. は じ め に人間が円滑な対話コミュニケーションを行うためには相手の感情を考慮することが重要である．例えば，相手の感情を害す
るような発言を避けるなどといったことは誰もが日常的に行っていることであろう．ある発話によって聞き手に喚起される感

発話

感情

A: 一緒に夕食にいかない？
B: すみません．私は 38 度の熱があるため行けません．
A: え!?そうなの!?すぐに良くなるといいですね．

驚き

B: ありがとう．そういってくれて嬉しいよ．

喜び

表 1 感情付き対話の例: 最初の列は 2 ユーザーによる一連の発話であり，2 列めは発話から推定された発話者の感情を示している．

情を計算機で予測することが可能になれば，コミュニケーショ
ン支援に有用である．例えばオンラインのコミュニケーション

スクに対し，実現するための方法を提案する．このタスクでは，やカスタマサービスなどにおいて，聞き手が気分を害するようシステムは与えられた対話履歴に対して聞き手の感情を出力すな発話を自動的に検出し，書き手に対して警告するようなシスる．本研究では，単純化のため，対話は 2 ユーザーによって行

テムへ応用が想定できる．

われると考える (表 1)．感情予測の対象となるユーザーをター

従来，感情に着目した研究としては，テキスト/発話の書き

ゲットユーザー，その対話相手を対話パートナーと呼ぶ．対話

手/話し手の感情を推定する研究が多い [1]〜[3]．受け手側であパートナーの発話で終わる対話履歴が与えられたとき，システ

る読み手/聞き手の感情を推定する研究もなされているものの，

ムはその対話履歴からターゲットユーザーの感情を予測する．

ニュースや人の物語などのテキストを対象としており [4], [5]，例えば，表 1 における「え!?そうなの!?すぐに良くなるといい

対話における聞き手の感情を予測する研究はない．対話は，対ですね」までの発話が対話履歴として与えられればターゲット

話の履歴が存在するという点で，ニュースのようなインタラク

ユーザー B の感情として喜びを出力とする．

ションのないまとまった量で与えられるテキストとは異なる性

我々は上記のタスクに対して統計的手法の適用を試みる．近質を持つ．この性質により，対話特有の素性を考慮した手法を年では，ソーシャルネットワークサービス（SNS）の普及に伴適用できる．

い，SNS 上に大量の対話データが蓄積されつつあり，統計的学

そこで本論文では，対話において聞き手の感情を予測するタ672,937

感情

感情表現

311,541,839

怒り

いらいら，腹が立つ，怒る

1,007,403,858

期待

楽しみ，期待する，わくわく

対話数 / ユーザー数

463.0

嫌悪

嫌う，うんざり，不快

発話数 / ユーザー数

1497.0

恐れ

恐れる，心配，怖い

3.2

喜び

嬉しい，幸せ，感激悲しみ

悲しい，寂しい驚き

驚く，びっくり，Σ（・□・；）受容安心，頼りになる，ほっとする

ユーザー数
対話数
発話の異なり数

発話数 / 対話数

表 2 Twitter から抽出した対話の統計

表 3 感情表現の例

2. 1 Twitter の対話の取得
まず Twitter REST API（注 1） を利用することにより発話（ツイート）をクロールした．クロールされたデータは，2011/3〜

2012/12 までの期間に，77 万ユーザーによってツイートされた
55 億の発話で構成されている．次に，Twitter 特有の表現を削除，または変更することで，クロールされた発話をクリーニン
グする．具体的には，引用を示すマークである RT や QT を含む
図 1 対話数と対話の長さの関係

ツイートは削除し，URL の文字列を含むツイートでは URL 文
字列を「URL」に置き換える．Twitter にはボット（特定のキー

習手法の適用可能性が広がりつつある．そこで，そうした SNS

ワードに反応し自動的に応答するプログラム）と呼ばれるユー

上の対話データの 1 つである Twitter のデータに対して自動的ザーが存在し，ボットの発話をクロールしてしまうと発話に偏に感情タグを付与することにより，統計的学習に必要となる大りが起こり感情予測や応答生成に悪影響を及ぼしてしまうた

規模な訓練コーパスの構築を行った．その上で，聞き手の感情

め，ツイートのユーザー名に「bot」が含まれるツイートは削除を予測するために一般的な分類器を用いた手法を提案する．こした．また，ツイートがあるユーザーへの返答になっている場

こでの我々の貢献は，ニュースのようなインタラクションのな合，先頭または末尾にユーザー名が含まれる場合がある．これいテキストでは利用できない素性の有効性を確認したことであらは，感情予測器に悪影響を及ぼすため，先頭と末尾に現れるる．対話パートナーの直前の返答だけでなく，ターゲットユー@user name は削除する．それ以外の位置にある@user name

ザーの直前の発話，さらには対話パートナーのさらに前の発話はユーザー名を比較し，発話者のユーザー名であれば「私」，というように対話履歴から素性を作成する．それらに加えて，対話相手のユーザー名であれば「あなた」，そのどちらでもな

それぞれの発話から推定された発話者の感情も素性として利用

い場合は「彼」に置き換える．

した．

次に，前処理した発話から 2 ユーザーによる連続した返答

評価実験では，日本語のツイートから約 3 億の対話を自動的のやりとりを対話として抽出する（表 1）．具体的は，Twitterに構築し，そのコーパスを利用して聞き手の感情を予測するた

REST API によって提供される ‘in reply to status id’ のフィール

めの分類器を学習した．評価実験において，提案手法は対話履

ドを利用することによって，ある発話に対して応答している発歴を用いない手法よりも精度を向上させることができた．

話を同定する．

以下，本稿の構成を述べる．2 節では，訓練コーパスに関す

表 2 に抽出された対話の統計をまとめた．また，図 1 は対る定義とその作り方を説明をする．3 節では，対話における聞話の長さごとに発話数を描画した図である．ほとんどの対話

き手の感情を予測する手法について述べる．4 節では，評価実（98.2%）は高々10 回で成り立っていた．

験について述べる．5 節では，関連研究について述べる．そして 6 節にて本稿をまとめる．

2. 2 感情表現に基づく発話者の感情タグ付与
このようにして得られた対話データ中の発話に対して，人手2. 感情タグ付き対話コーパスで用意した感情表現を手がかりとすることで発話に発話者の感教師あり学習を適用する上では，どのように大規模かつ信頼情をタグ付けする．本研究では，Plutchik [6] が定めた基本感情

性の高い訓練コーパスを作るかが問題となる．本節では，SNSである 8 つの感情（怒り，期待，嫌悪，恐れ，喜び，悲しみ，から大規模な感情タグ付き対話コーパスを構築する方法につ

驚き，受容）を感情カテゴリとして採用し，それぞれの感情カ

いて述べる．はじめに，我々の対話コーパスのソースとして，

テゴリにつき平均 10 個の感情表現を人手で用意した．表 3 にTwitter から発話を集める．次に，感情表現を手がかりとするこ

使用した感情表現の例を示した．

とで発話に発話者の感情を自動的にタグ付けする．

教師あり学習においてはタグ付けの精度が重要となるため，（注 1）：https://dev.twitter.com/docs/api/

感情表現を含み，なおかつ，以下の 2 つの条件を満たす発話を

感情

精度

発話数

タグ付与の対象とする．

怒り

95.0%

190,555（ 1 ） 感情表現が自立語を修飾していない

期待99.0% 2,548,706（ 2 ） 感情表現が否定，仮定，命令，疑問，譲歩，引用の表

嫌悪

93.0%

恐れ

96.0% 2,671,222

喜び

95.0% 2,725,235

悲しみ

97.0%

712,273驚き

97.0%

975,433受容97.5%

359,482

現を伴っていない
例えば，「私は怒った父親が怖い」には怒りのタグは付与しない（1 つ目の条件により排除される）．この文では，発話者の父親が怒っており，発話者は恐れの感情を表現しているため，怒りのタグを付与することは不適切であり，代わりに恐れをタグを

475,711

表 4 感情がタグ付けされた発話の精度と数付与するべきである．また，「明日は遠足だから雨が降ったら悲しいなぁ」に悲しみのタグは付与しない（2 つ目の条件により

合には，各感情カテゴリごとに学習した 2 値分類器を利用する

排除される）．この文は可能性に基づく言及となっており，悲ことで発話者の感情を推定する．この 2 値分類器には Passive

しみのタグを付与することは不適切である．条件に使われた表

Aggressive を利用する．2 節で得られた感情タグが付与された

現は，否定（ない，ぬ），仮定（たら），疑問（？）などである．

発話を正例とし，単語 n-gram のみを素性として分類器を学習し

表 4 に感情タグが付いた発話数とその精度を示す．タグ付け

た．学習データの負例は，正例と同じ数の発話をツイートコーの精度は無作為に選んだ各感情カテゴリ 100 発話を 2 人の作業

パスから無作為に選んだ．そのまま学習すると人手で選んだ感者によって調査した．2 人の判定結果の κ 係数は 0.85 となり，情表現に大きな重みが与えられてしまうため，感情表現を取りほぼ完全な一致となった．表のタグ付け精度は 2 人の判定結果

除いてから学習した．こうして 8 つの 2 値分類器が学習されの平均であり，嫌悪以外の全カテゴリで 95%を超えていた．

る．しかし，分類器が複数あるため，複数ラベルが出力される

3. 提 案 手 法

場合がある．このような場合は，Platt のシグモイドフィッティ

本節では，対話における聞き手の感情を予測する手法を述べ確率が高い 2 値分類器の出力を採用する．どの分類器もラベルる．我々はこのタスクを多クラス分類問題と捉え，2 節で述べた感情タグ付き対話コーパスから分類器を学習する．このシステムの入力は対話パートナーの発話で終わる対話履歴であり

ング [8] によって 2 値分類器のマージンを確率に変換し，そのを出力しなかった場合は感情なしのラベルをつける．

4. 評 価 実 験（例: 表 1 における最初の 2 発話），システムの出力は Plutchik

4. 1 実 験 設 定の感情カテゴリの 1 つである（例: 表 1 における驚き）．

感情タグ付き対話コーパスから感情タグがついた発話までを

このタスクとニュースや人の物語を読んだ人の感情を推定す

対話として抽出する (例: 表 1 における最初の 2 発話). 感情カテる研究 [4], [5] との主な違いは，我々のタスクでは対話におけるゴリごとに訓練データのサイズが大きく異なるため，怒り以外感情を扱っている点であり，対話履歴を考慮した手法を適用すの感情カテゴリを怒りの発話ペアのサイズに揃えた．各感情とることができる．そこで，本論文では対話履歴から素性を作成

もに 19,000 対話から 17,000 を訓練データ，10,000 をパラメー

し，それを用いた手法を提案する．対話履歴からユーザーの過タチューニング用の開発データ，10,000 をテストデータに利用

去の状態や過去に起きたイベントを推定することができれば，した．分類器としては support-class passive aggressive アルゴリ

対話における感情予測に貢献すると考えられる．

ズム [9] を実装した多クラス分類器 opal（注 2）を用いた．

本手法で用いる素性は単語 n-gram，発話者の感情である．
我々は単語 n-gram 素性（n <= 3）をそれぞれの発話から抽出す

4. 2 実 験 結 果

る．抽出された n-gram は特定の感情を喚起させるイベントや本研究では，各感情において次の素性セットで分類器を学習行為（例: 表 1 における ‘38 度の熱’），発話のスタイルやトー

し，各感情ごとに精度，再現率，F1 を比較した．

ン（例: すみません，そうなの!?）を捉えることができる．それぞれの発話から得られた n-gram 素性は別々に扱う．

n-gram 素性だけではスパースになりやすいため，本手法ではそれぞれの発話から推定した発話者の感情を素性として加える．
パートナーの感情はターゲットユーザーの感情に強く影響を与えることが報告されている [7] ため，直前のパートナーの発話から推定された感情素性は，出力であるターゲットユーザーのDt−1

対話パートナーの最も新しい発話から作成した素性

Dt−1 & Tt−1

対話パートナーとターゲットユーザーの最も新しい発話から作成した素性+ Dt−4 & Tt−4

対話パートナーとターゲットユーザーの最も新しい 4 つの発話から作成した素性
表 5 に n-gram 素性だけを用いた手法（n-gram）と感情素性

感情の予測に貢献すると期待できる．さらに対話中にユーザーを利用した手法（n-gram + emotion）の実験結果を示す．対話の感情が変化しない限り，過去のターゲットユーザーの感情がパートナーの発話から作成した素性に加えて，ターゲットユーと予測される感情と同一になるであろう．

ザーの直前の発話から作成した素性を考慮することで，全てのこの感情素性を得るために，2 節で述べた感情表現を利用したタグ付け手法を用いる．もし発話中に感情表現がなかった場（注 2）：http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/˜ynaga/opal/

感情

n-gramDt−1

怒りn-gram + emotion

Dt−1 & Tt−1

+Dt−4 & Tt−4

Dt−1

Dt−1 & Tt−1

+Dt−4 & Tt−4

精度

再現率

F1

精度

再現率

F1

精度

再現率

F1

精度

再現率

F1

精度

再現率

F1

精度

再現率

F1

0.405

0.463

0.432

0.445

0.512

0.476

0.453

0.510

0.480

0.438

0.474

0.455

0.467

0.519

0.491

0.456

0.511

0.482
0.515

期待

0.406

0.548

0.466

0.432

0.567

0.490

0.431

0.570

0.491

0.444

0.555

0.493

0.466

0.574

0.514

0.467

0.575

嫌悪

0.378

0.353

0.365

0.410

0.380

0.394

0.405

0.395

0.400

0.393

0.390

0.392

0.426

0.398

0.412

0.420

0.396

0.408

恐れ

0.375

0.301

0.334

0.402

0.316

0.354

0.400

0.316

0.353

0.403

0.382

0.392

0.423

0.393

0.408

0.422

0.394

0.408

喜び

0.394

0.449

0.420

0.414

0.480

0.444

0.420

0.477

0.447

0.419

0.470

0.433

0.443

0.485

0.458

0.432

0.476

0.453

悲しみ

0.408

0.355

0.380

0.437

0.377

0.405

0.444

0.383

0.411

0.418

0.372

0.394

0.443

0.394

0.417

0.440

0.395

0.417

驚き

0.352

0.269

0.305

0.388

0.314

0.347

0.394

0.315

0.350

0.388

0.302

0.339

0.408

0.344

0.373

0.408

0.347

0.375

受容

0.399

0.399

0.399

0.419

0.417

0.418

0.424

0.419

0.421

0.421

0.395

0.408

0.439

0.413

0.426

0.440

0.405

0.422

平均

0.390

0.392

0.388

0.418

0.420

0.416

0.421

0.423

0.419

0.416

0.418

0.415

0.438

0.440

0.437

0.436

0.438

0.435

表 5 n-gram 素性と感情素性を利用した評価実験の結果

喜び

悲しみ

驚き

受容

675

499

766

627

581 10000

期待

352

5736

426

1363

532

600

566 10000

嫌悪

1519

596 3981 1141

591

909

657

606 10000

恐れ

956

740 1015 3933

564

719

909 1164 10000

正解の感情

喜び

478

1736

456

360

4847

590

718

815 10000

悲しみ

1073

987

917

665

959 3936

746

717 10000

驚き

817

1102

753

956

1318

773 3441

840 10000

受容

725

937

620 1146

1045

656

合計
表6

425

合計

恐れ

488 1178

怒り

期待

5186

怒り

嫌悪

予測した感情738 4133 10000

11106 12322 9345 9302 11186 8881 8436 9422 80000

全ての対話履歴を利用した手法の分類結果の混同行列．最も多く選んだカテゴリを太文字，
最も多く間違えたカテゴリを斜体で示している．

感情カテゴリにおいて分類精度が向上した．さらに，感情素性

4. 3 分類に寄与した素性が分類精度の向上に貢献していることも確認された．n-gram 素

最後に分類器の素性について述べる．分類器のモデルにおい

性のみを利用した手法では，素性の抽出に用いる対話の履歴をて最も大きな重みを得ていたのは，どの感情カテゴリにおいて増やすことで分類精度は向上しているが，分類に大きく寄与しもコーパス作成に利用した感情表現であった．Dt−1 ，Tt−1 に現ている発話は 2 ユーザーの最も新しい発話であった．対話の多れる感情表現が上位であったことから，ターゲットユーザーのくは 2 ツイートで成り立っており，Dt−1 と Tt−1 以外の発話から感情は自身の 1 つ前の発話と同じ感情である傾向が強く，また素性を作成しても分類精度には寄与なかったと考えられる．そ対話パートナーの感情に影響されていると考えることができる．

の一方で感情素性を加えた手法では，履歴を増やすことで分類

感情表現以外に大きな重みを得ていたフレーズの上位 10 件を精度が低下した．これにより，直前の発話（Dt−1 と Tt−1 ）以外

表 7 に示した．表中の (t) はターゲットユーザーの発話，(d) はから推定される感情は感情予測の精度向上には寄与しないこと

対話パートナーの発話から作成された素性であることを表してがわかる．

いる．感情素性は感情の名前を中括弧｛｝で囲んだ．

表 6 に最も分類精度が高かった分類器（表 5 の Dt−1 & Tt−1 ）この結果から典型的な聞き手の感情を喚起するフレーズを見の混同行列を示す．最も多く選んだカテゴリを太文字，最も多てとれる．受容においては，無事，なで（なでなで），大丈夫

く間違えたカテゴリを斜体で示している．この表からいくつかといった相手を安心させたり，慰めるフレーズに大きな重みがの典型的な混同する感情カテゴリのペアを見て取れる．分類器

与えられていた．また，お誕生日おめでとう，素敵ですといっは嫌悪と怒り，喜びと期待，恐れと受容を正しく分類することた相手を祝福するフレーズが感情を喚起させることがわかる．

が難しかった．この原因は，これらの感情カテゴリが本質的に典型的ではないが特徴的である感情が怒りであり，対話パート

類似しているためである．Plutchik の分類では，怒りと嫌悪，ナーが民主党関連の話題を出すとターゲットユーザーに怒りの期待と喜び，恐れと受容がそれぞれ隣接し，これらの組は類似感情が喚起されることがわかる．これはツイートを収集した期した感情とされており，同様の結果となった．また，驚きは期間における民主党に対する感情が強く反映されている．

待や喜びなどのポジティブな感情に誤分類される傾向が強かった．驚きという感情は，驚きと喜び，驚きと期待というように他の感情と同時に共起しやすいため，ポジティブな感情に誤分類されやすかったと考えられる．

4. 4 誤 り 分 析
誤分類した発話から各カテゴリごとに 25 発話づつ無作為に選び，その原因について調査した．誤り数が 20 以上の原因を
表 8 に示した．上位 2 つは分類器だけでなく人間が誤る原因と

怒り

期待

嫌悪

恐れ

喜び

悲しみ

驚き

受容

東電 (d)｛期待｝(d)｛嫌悪｝(d)｛恐れ｝(d)フォローさせ (d)別れ (d)｛驚き｝(t)なでなで (d)｛怒り｝(t)｛期待｝(t)

梅雨 (d)ホラー (d)

お誕生日 (d)お別れ (d)｛驚き｝(d)なで (d)

国会 (d)

レコーディング (d)やだ (d)

レーシック (d)はじめまして (d)｛悲しみ｝(t)偶然 (d)

無事です (d)ぷんぷくり (d)発売 (d)｛嫌悪｝(t)

発熱 (d)

誕生日おめでとう (d)

最終回 (d)衝撃 (d)

大丈夫です (d)民主党 (d)

完成 (d)

湿気 (d)

心霊 (d)

お誕生 (d)ドロリッチ (d)大丈夫ですか (d)無事 (d)許せ (d)

いよいよ (d)ジメジメ (d)嘔吐 (d)

さんの絵 (d)閉店 (d)すご (d)

ので大丈夫 (d)クソ (t)

リハーサル (d)雨 (d)

不気味 (d)日おめでとう (d)亡くなり (d)バッタリ (d)｛受容｝(d)(- -(d)

収録 (d)

梅雨入り (d)大丈夫ですか (d)素敵でし (d)引退 (d)

偶然 (t)

まかせろ (d)税金 (d)

発売です (d)湿度 (d)

大丈夫か (d)

素敵でした (d)ドロ (d)

ばったり (d)任せ (d)態度 (d)

リハ (d)

蒸し暑い (d)余震 (d)

拝見 (d)

リッチ (d)

まさかの (t)

大丈夫です！(d)表 7 分類器の重みのうち，感情表現を取り除いた上位 10 素性

原因

対話数

ない．それだけでなく，ウェブページの内容について対話がな

情報不足

64

された場合も字面だけでは情報が不足してしまう．次の例は正複数感情の喚起の可能性

44

解が怒りとなる対話である．この例では対話パートナーがブロ

過去の発話の感情を考慮したことによる副作用

26

グの内容に関してターゲットユーザーをからかっている．

表 8 タグ付け誤りの原因と集計

なり，その他は人間なら判断できるが分類器では誤分類の原因となる．

Tt−1 ブログを更新しました。「おしゃれッ(*ω)」→ url
Dt−1 とりあえず、背筋伸ばさなきゃなぁ…とか思いましたっ。ピしッa) 情 報 不 足

Tt うむッ、よろしい d（￣ ￣） 背筋伸ばしてからのぉ〜、与えられた発話から得られる情報量が少ないために，多くの対話で誤分類していた．人間によって情報不足が原因で感情予

鯛焼きぺろんちょ(*´艸 ‘) 笑。 くぉらぁーーッ(♯｀∧´)

測が難しいと判断されたケースは 3 種類ある．
（ 1 ） 少ない文字数，又は突然の話題の展開

3 つ目の原因は，ユーザーの背景知識がないことである．例（ 2 ） URL のウェブページに関する知識の欠如

えば，「明日、台風くるらしいよ」と言われたとき，台風が来る（ 3 ） ユーザーの背景知識の欠如

ことを知っている人であれば驚かず，台風が来ることを知らな

1 つ目の原因は，発話の文字数が少なく，n-gram 素性が少ない人は驚くであろう．しかしながら，分類器はユーザーの背景

くなったことである．もし作成された n-gram 素性の中に大き知識については知らないため，正確な出力を出すことが難しい．

な重みがついた素性がないならば，分類器が正しく判断するこ

次の例は分類器が怒りに分類したが，正解は驚きとなる対話でとは難しくなる．発話の短さだけでなく，感情を喚起しない対ある．この例では漫画の連載が終わったことをターゲットユー

話，例えば日常会話のような対話が与えられたときも分類器はザーに伝えている．

正しく判断できない．なぜなら日常会話の後に感情的な発話が続く対話では，突然の話題の展開をすることが多いからである．

Tt−1 予定なんもなくてヤル気もなかったから抜け殻のようこのような対話は正確に予測することは不可能であるため，提にダラダラ。

案手法でも正しく予測できる必要はない．次の例は正解が驚き

Dt−1 刃牙終わったよ。

となる対話である．この例では，あいさつ後に前日の話題を話している．人間でも「おかえり」の後に前日の地震の話をすることは推測できない．



Tt わぁーびっくり！読み直さな







b ) 複数感情の喚起の可能性

 複数の感情が正解となりうる対話において誤分類してしまっ

Tt−1 ただいまぁーていた．複数感情を喚起される可能性があり，感情予測が難し

Dt−1 おかえりぃ〜♪

いと判断されたケースは 2 種類ある．

Tt おかえりありがとうです♪ とんぴさんもお疲れさま（ 1 ） 複数感情のうち，どの感情が喚起されるかは受け手にでした笙

よって異なるたか？



昼間の地震、びっくりでしたね。大丈夫でし（ 2 ） 複数の感情が同時に喚起される

 1 つ目は，複数の感情（例：喜びと期待）が本質的に類似している場合，複数の感情のどちらも喚起されうることである．本

2 つ目の原因は，URL のウェブページの内容がわからないこ

研究では正解を 1 人のユーザーの感情から作成しているため，とである．例えば，ウェブページが怒っている人が書いたブロ

異なる個人ごとに異なる感情を喚起されうる対話であっても正グであれば，喚起される感情も怒りである可能性が高い．しか解は 1 つとなっており，それが問題となっていた．しかし，複数

し，URL という字面だけではそのような情報を得ることはでき

個人の感情に対応できるデータセットを用意するには多人数に同じ対話をしてもらい，そのときの感情を集計する必要がある

ため，とてもコストが高くなってしまう．低コストでそのよう

Dt−1 みなさんありがとうございます (´；ω；｀) 久しぶりになデータセットを作ることは現状では難しく，これは今後の課

怖かったです…

題である．次の例は分類器が喜びに分類し，正解が期待であった対話である．この例では，誕生日を祝う文脈で，対話パート

Tt 津波の心配は無いみたいだから、ちょっと安心。



5. 関 連 研 究

ナーがターゲットユーザーに対し，何かすることを仄めかしている．最後の発話の後，実際のデータではターゲットユーザーに期待の感情が喚起されているが，人によっては喜ぶ人もいると考えられる．

従来，感情に着目した研究としては，書き手/話し手の感情にもとづいてテキスト/発話を予測する試みが行われている [1]〜[3]．これに対し，我々は，書き手/話し手ではなく，その読み手/聞き手の感情に基づく予測を試みている．

Dt−2 誕生日おめでと〜*゜*:....:*’(*▽*)’*:.. ..:*゜*

テキストの書き手の感情ではなく，読み手の感情を推定する

Tt−1 ありありありがとぉーんんん！
！

研究については，Lin ら [4] や Socher ら [5] の研究がある．これ

Dt−1 なんか面白いことしないとねぇ(=´∀｀) 人 (´∀｀=)Tt おおっｗなにしてくれんだろｗ楽しみ♪



らの研究では，テキストはまとまった量で与えられ，インタラ
クションのない性質を持つテキストである．我々の研究は，こ

れらの研究とは対話に焦点を当てている点で異なり，そのよう

2 つ目は，複数の感情（例：驚きと喜び）が同時に喚起される可能性があることである．例えば，我々は親しい人間の受賞報
告を受けとき，喜びと驚きの感情を持ち合わせるだろう．本研
究では短いツイートには基本的に 1 つの感情しかないと仮定しているため，複数の感情を同時に喚起される対話で問題となっていた．次の例は分類器が喜びに分類し，正解が驚きであった例である．この例では，対話パートナーがターゲットユーザー

なタスク設定では抽出できない対話履歴から作成した素性を用いている．また，Tokuhisa ら [10] は，あるイベント（例: クリ
スマスプレゼントをもらう）によって喚起される感情（例: 嬉しい）をウェブテキストから獲得している．これらの研究は，我々が行うタスクと問題設定が近いが，対話における感情を扱っているわけではない．しかしながら，得られたイベントと感情のペアは，我々のタスクにおいても利用することが出来る．

Kim ら [7] は対話データにおける感情の移り変わりを調査しを祝福すると同時に，誕生日が同じであることを伝えている．
人が見れば明らかに驚きかつ喜んでいるが，本研究では正解が1 ラベルのみのため，複数ラベルをつけることができなかった．



6. お わ り に案し，その手法を提案した．対話履歴と発話者の感情を素性に加えることで，分類精度を向上させることができた．今後の課の話聞いてる。ありがとう。愚痴も言われてます← w

題は，多クラス分類以外の方法で聞き手の感情を予測すること

Dt−1 おはよう！まさか誕生日が同じだとは w おめでとうである．感情の組み合わせや感情の強さを考慮した手法を適用＼ (＾o＾) ／呪呪呪←笑

出来れば，より正確な感情予測が可能になる．

Tt ありがとうございます゜+.ヽ(´□｀*) ゜ほんとに w ビッc ) 過去の発話の感情を考慮したことによる副作用
過去の発話の感情が強く影響したために誤分類してしまうことがあった．提案手法では，ターゲットユーザーは対話パート
ナーの感情の影響を受けやすい，ターゲットユーザーの感情は
過去の感情と同じになりやすいという 2 つの仮説に基づき，感情素性を利用した．しかし，全ての対話でこのような現象が起こるわけではなく，感情素性に大きな重みが付いたことが原因
で間違ってしまうことがあった．次の例は，対話パートナーのDt−1 から恐れの感情素性が作成されるが，実際のデータではターゲットユーザーが安心している例である．

する定量的調査を行っている．

本稿では，対話における聞き手の感情を予測するタスクを提日。父ちゃんが名前決めてくれた日。朝から生まれたときクリしました ww

た．Kim らは発話者の感情を自動推定し，その移り変わりに関

Tt−1 おはようございます。今日は僕の母ちゃんが頑張った





文

献

[1] Moataz El Ayadi, Mohamed S. Kamel, and Fakhri Karray. Survey
on speech emotion recognition: Features, classification schemes, anddatabases. Pattern Recognition, Vol. 44, pp. 572–587, 2011.
[2] Dipankar Das and Sivaji Bandyopadhyay. Analyzing emotional statements ? roles of general and physiological variables. In Proceedingsof the Workshop on Sentiment Analysis where AI meets Psychology,
SAIIP’ 11, pp. 59–67, Chiang Mai, Thailand, November 2011.
[3] Alexandra Balahur, Jesús M. Hermida, and Andrés Montoyo. Detecting Implicit Expressions of Sentiment in Text Based on Commonsense Knowledge. Association for Computational Linguistics, Portland, Oregon, June 2011.
[4] Kevin Lin and Hsin-Hsi Hsin-Yihn. Ranking reader emotions using
pairwise loss minimization and emotional distribution regression. In
Proceedings of EMNLP, pp. 136–144, 2008.
[5] Richard Socher, Jeffrey Pennington, Eric H. Huang, Andrew Y. Ng,
and Christopher D. Manning. Semi-supervised recursive autoencoders for predicting sentiment distributions. In Proceedings of
EMNLP, pp. 151–161, 2011.
[6] Robert Plutchik. A general psychoevolutionary theory of emotion.

[7]

[8]

[9]

[10]

In Emotion: Theory, research, and experience: Vol. 1. Theories of
emotion, pp. 3–33. New York: Academic, 1980.
Suin Kim, JinYeong Bak, and Alice Haeyun Oh. Do you feel what
I feel? social aspects of emotions in Twitter conversations. In Proceedings of ICWSM, pp. 495–498, 2012.
H.T. Lin, C.J. Lin, and R.C. Weng. A note on platt s probabilistic outputs for support vector machines. Machine Learning, Vol. 68,
No. 3, pp. 267–276, 2007.
Shin Matsushima, Nobuyuki Shimizu, Kazuhiro Yoshida, Takashi
Ninomiya, and Hiroshi Nakagawa. Exact passive-aggressive algorithm for multiclass classification using support class. In Proceedingsof SDM, pp. 301–314, 2010.
Ryoko Tokuhisa, Kentaro Inui, and Yuji Matsumoto. Emotion classification using massive examples extracted from the Web. In Proceedings of COLING, pp. 881–888, 2008.