小説中の発話文の発話者がどの登場人物かを分類する発話者分類タスクは小説や登場人物の分析において重要なタスクである．本論文では大規模言語モデル・規則に基づく手法・BERTをこの発話者分類タスクに適用した際の性能を『現代日本語書き言葉均衡コーパス』とウェブ小説の話者情報アノテーションデータを用いて評価する．この結果，大規模言語モデルの正答率は他手法より優れた値，あるいは同等の高い値となり，発話者分類における大規模言語モデルの利用が効果的であることを示した．

大規模言語モデルの発展により，自然な応答をする対話システムや，小説生成システムが提案されている．これらでは，キャラクターや対話システムの個性を制御するが，その個性の評価や分析には，実際に特定のキャラクターの言動を収集する必要がある．文献[1]と文献[2]では，キャラクターの特徴分析と対話システムの構築のために，大人数の協力や特定キャラクターの発言を投稿するBotを利用し，特定のキャラクターの発言を大量に収集している．しかし人手やBotによる収集は，コストが大きく，収集できるキャラクターの種類にも限界がある．そこで，小説中の発話文の発話者を特定するタスクを解くことで，様々なキャラクターの発言を自動的に大量に収集することが可能となり，より多様なキャラクターの特性と行動の詳細な分析が可能になる．発話者分類タスクは，図1に示すように，1)小説本文から発話を表す文章を抽出する「発話文抽出」，2)発話文に対して，その周囲の地の文から，その発話文の発話者を表すキャラクター・メンションを割り当てる「発話文とキャラクター・メンションの対応付け」，3)抽出したキャラクター・メンションのうち，同一のキャラクター・エンティティを指すものをクラスタリングする「同一人物へのキャラクター・メンションのクラスタリング」，という三つのタスクから構成されている．英語小説に対する研究では，Muznyら[3]は複数のルールを利用して，上に示した三つのタスクすべてを行う発話者分類システムを提案した．また，Cuesta-Lazaroら[4]は，深層学習を用いた初めての発話者分類システムを提案し，既存のルールベース手法よりも高精度な発話者分類結果を示した．本論文では，大規模言語モデルには複雑なタスクを解く能力が確認されていることから，この大規模言語モデルの発話者分類への適用を試みる．まず，日本語小説に対して，「発話文とキャラクター・メンションの対応付け」と「同一人物へのキャラクター・メンションのクラスタリング」を規則に基づいて行う手法を示し，これをベースラインとする．次に，「発話文とキャラクター・メンションの対応付け」に対して，大規模言語モデルとBERTを適用し，規則に基づく手法との比較を行う．