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．英語・中国語小説を対象とした発話者分類では深層学習モデルを用いた手法の有効性が確認されているが，日本語小説に対する先行研究では主に規則を用いた手法が検討されている．そこで本論文では，日本語小説を対象とした発話者分類タスクに大規模言語モデル(GPT-4o，Gemini，Claude)を適用した際の性能評価を行う．評価用データとして，複数のウェブ小説に発話者情報をアノテーションしたデータを用いる．本論文では，大規模言語モデルを用いて「小説登場人物名リスト作成」・「発話文への発話者対応付け」という二段階の処理を行い，小説登場人物を回答単位とした発話者の推論を行う．この結果，どの大規模言語モデルにおいても正答率が85%を超え，日本語小説を対象とした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[14]により，より高度で自然な応答をする対話システム[7]や，魅力的な小説を生成する小説生成システム[10]が提案されている．しかし，これらの対話システムや小説の登場人物は，発話相手や周囲の状況などの具体的な状況を考慮できていないという課題がある．この課題の解決には，様々なキャラクターの具体的な状況での具体的な言動データを収集することが必要である．キャラクターの言動の特徴分析のために，文献[8]と文献[4]では，特定のキャラクターの発言を投稿するボットからキャラクターの発言を大量に収集している．しかし，このようなボットで収集可能なキャラクターの種類は限られており，多様なキャラクターの分析は不可能である．これに対して，小説中の発話文の発話者がどの登場人物の発話かを分類するタスクを解くことができれば，無数の様々なキャラクターの発話を自動的に大量に収集できるようになり，より多様なキャラクターの言動の詳細な分析が可能になる．そこで本論文では，様々なキャラクターの発話文の大規模な収集を目的として，小説中の発話文の発話者を分類する発話者分類タスクに取り組む．この発話者分類タスクでは，小説中の発話文と，小説中の登場人物を対応付ける．先行研究では，この発話者分類タスクは複数のサブタスクに分解して取り組まれており，図1に示すように，1)発話文の周囲の文章から，その発話文の発話者を表す人名1）を対応付ける(以下，本論文では，「発話文に対して発話者を表すキャラクター・メンションを対応付ける」と呼ぶ)サブタスク，及び，2)抽出したキャラクター・メンションのうち，同一の登場人物を指す人名をクラスタリングする(以下，本論文では，「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」と呼ぶ)サブタスクの二つのサブタスクに分解されている2）．この発話者分類タスクについて，英語小説を対象とした先行研究では，複数の規則を用いた手法[9]や深層学習を用いた手法[2,11]が提案されており，深層学習を用いた手法は規則を用いた手法よりも優れた性能を持っていることが示されている．日本語小説を対象とした先行研究[12]でも，複数の規則を用いて発話者分類を行うシステムが提案されている．これに対して，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1）本論文では，小説中の登場人物を指し示す表現のことをキャラクター・メンションと呼ぶ．2）実際には小説本文中の発話を表す文字列を抽出する発話文抽出も必要である．しかし，発話文抽出の誤りを考慮すると発話者分類の評価が困難になり，文献[12]から95%以上のF1値での発話文抽出が可能であることが明らかになっているため，本論文では発話文は既知情報として扱う．.ンション」は固有名詞(「田中太郎」や「田中」)や代名詞(「彼」や「私」)，職業(「先生」や「お巡りさん」)などの登場人物を指し示す表現のことである．同一人物に対する「田中太郎」，「田中先生」，「先生」，「彼」といったキャラクター・メンションは，「田中太郎先生」という単一の実体である登場人物を指す．)されていることをふまえて1)小説登場人物名リスト作成，及び，2)発話文への発話者対応付けの二段階の処理による発話者分類を行い，その性能を評価する．また，文献[15]の提案した．大規模言語モデルを用いた「発話文に対して発話者を表すキャラクター・メンションを対応付ける」サブタスクの結果を本論文の手法に適用した際の性能についても評価を行う．本論文の貢献は以下のとおりである．1.日本語小説における発話者分類タスクにおいて大規模言語モデルを適用した手法を提案し，その性能を明らかにした．