本研究では，現代日本語短歌を対象とした感情識別タスクに対し，多ラベル分類モデルに基づくアプローチを検討する．現代日本語短歌および平文からなるデータセットを構築し，80種類の感情ラベルによる客観感情アノテーションを付与した．これらのデータに対してTransformerベースの分類モデルを適用し，感情識別を行った．実験では，短歌と平文の分類性能を比較し，短歌特有の表現が感情識別に与える影響を分析した．その結果，本手法は現代日本語短歌に対して一定の感情分類性能を示すことが確認された．

感情分類は，自然言語処理における基盤的課題の一つであり，事前学習言語モデルの発展により，多ラベル感情分類においても高い性能が報告されている．しかし，これらの研究は主として日常的な文章を対象としており，短く文学的な表現を含むテキストに対する検討は十分とは言えない．現代日本語短歌は，31音という制約された形式の中で情景や心情を表現する短詩であり，感情が明示的な感情語として現れにくいという特徴を持つ．このため，短歌に対する感情識別は，従来の感情分類手法にとって依然として課題が残されている．本研究では，現代日本語短歌を対象に，多ラベル分類モデルを用いた感情識別の適用可能性を検討する．短歌および平文からなるデータセットを用い，両者の分類性能を比較することで，短歌における感情識別の特性を明らかにすることを目的とする．