ソーシャルメディアでの感情分析や感情的かつ共感的な対話システムの構築を目的として対話における各発話の感情認識(EmotionRecognitioninConversations:ERC)が注目を集めている．ERCでは，発話の内容だけでなく，発話間の関係が話者の感情に大きな影響を与えることが知られている．従来手法の多くは，発話間の関係を抽出し，高い認識性能を達成した．このような手法は，単体で高い認識性能を示すことが多いが，性質の異なるモデルを組み合わせることでさらなる性能向上が期待できる．本研究は，単体で高い性能を発揮するモデルが出力する感情ラベルの確率分布と，性質の異なる別のモデルを用いて検索した近傍事例から作成した確率分布とを組み合わせる手法を提案する．評価実験において，提案手法はERCにおける3つのベンチマークデータセットのうち，2つのデータセットでベースモデル単体の認識率を上回る性能を達成した．また並べ替え検定において，提案手法はベースモデル単体に対して統計的に有意な結果を示した．

ソーシャルメディアでの感情分析[1]や感情的かつ共感的な対話システムの構築[2]を目的として対話における各発話の感情認識(EmotionRecognitioninConversations:ERC)が注目を集めている．先行研究として，再帰型ニューラルネットワークを用いて発話の内容を抽出する手法[3]や，事前学習済みBERTモデルを用いて発話の内容を抽出する手法[4]が提案されている．ERCでは，発話の内容だけでなく発話間の関係が話者の感情に大きな影響を与えることが知られているため[5]，近年では，発話の内容だけでなく発話間の関係も考慮する手法が提案されている[6,7]．感情認識の問題設定では，単一のモデルでも高い認識性能を示すことが多いが，異なるモデルの出力を組み合わせることでさらなる性能向上が期待できる．そこで本研究は，異なるモデルを用いて検索した近傍事例から確率分布を作成し，ベースモデルに組み合わせる手法を提案する．近傍事例を活用した手法は，機械翻訳[8,9,10,11]や固有表現抽出[12]，文法誤り訂正[13]などの幅広い問題設定で活用され，有効性が示されている．しかしながら，対話における感情認識では，近傍事例を応用した手法の有効性が示されていない．そこで本研究は，性質の異なるモデルによって検索した近傍事例から確率分布を作成し，ベースモデルの確率分布に足し合わせる手法を提案する．ベースモデルには，発話の内容だけでなく発話間の関係も考慮することで高い認識性能を達成したDAG-ERCモデル[7]を用いる．評価実験において，ERCにおける3つのベンチマークデータセットのうち，2つのデータセットでベースモデル単体の認識率を上回る性能を達成した．さらに，1つのデータセットで，並べ替え検定によって，ベースモデル単体よりも統計的に有意な結果を得ることを確認した．