笑いは人間どうしの対話において多面的なシグナルとして機能するが、これを適切に認識・生成することは、自然な対話の実現を目指す対話システムにとって大きな課題である。本研究では、日本語対話データに対して「笑うことができる文脈（laughablecontext）」をアノテーションし、さらにその判断の根拠を分類するためのラベルを、大規模言語モデル（LLM）を活用して半自動的に構築した。まず複数のアノテーターにより、対話データの各発話に対して、対話相手が笑うことができるか否かの二値を判定してもらった。次に，LLMを用いてこの二値の判断の根拠を説明する文を生成し、さらにこられを分類する根拠ラベルを生成した。その結果、「共感と親近感」「ユーモアと意外性」「リラックスした雰囲気」などを含む10種類のラベルが生成された。また、LLMに上記の二値判断を認識させたところ、F1スコアで43.1%となり、LLMが自然な対話における笑いを認識することの課題と可能性を明らかにした。

人間どうしの対話において、笑いはユーモア、共感、驚き、あるいは社会的結束の現れなどのコミュニケーションのシグナルとして機能する[1,2,3]。しかし、そのメカニズムは複雑かつ多面的であり、人間らしい応答を目指す対話システムにとって、これを解明することは長期的な課題である[4,5,6,7,8]。また、笑いやユーモアのモデル化に関する従来のアプローチは、明示的な音声や視覚の刺激を用いた場面に限定されることが多く、自然な対話における機微な文脈を対象としたものは少ない[9,10,11,12,13]。したがって、自然な対話のデータを対象として、笑いが生じる根拠を明らかにする発話笑えるか素晴らしい心掛けだと思います。わたしはいつも、自分の話ばっかしちゃうので、見習わせてもらいます。NOB:A:そうなんですねー。でも旦那さんはその話を聞いてくれるんですか？NOB:うんうん、と聞いてくれるんです。負担掛けてないかしら？NOかけてないと思いますよー。お優しいですね。わたしの旦那は話を聞いてなさげです。あれ、おかしいな。YESA:ことは、大規模言語モデル（LLM）による対話をより自然かつ共感的にすることに貢献するといえる。しかし、笑いの根拠を何らかの形式でアノテーションすることは時間的・人的コストが大きく、会話分析による質的アプローチに留まってきたのが現状である。そこで本研究では、この「人はなぜ笑うのか」という問いに対して、情報学の立場から笑いの根拠についての半自動的なアノテーション・ラベル構築を試みる。まず対象箇所を特定するために、対話データの各発話に対して「笑うことができるか否か」という簡単な二値判定を複数のアノテータに行ってもらった。続いて、その多数決ラベルで「笑える」と判定された文脈について、その判断の根拠をLLM（GPT-4o）を用いて生成し、それらを分類する根拠ラベルも生成した。このような半自動的にラベルを生成するアプローチは一般化することができ、人手によるアノテーションが簡単なラベルに限定される場面（例えば、感情ラベル）において有効である。