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．発話者分類は，発話文の抽出，発話者の抽出，同一人物のクラスタリングの3つのタスクを行う必要があるが，これらを全て行った日本語小説を対象とした先行研究は存在しない．また評価データが共有されていないため，手法の比較が困難であった．そこで本研究では，第三者が利用可能な『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の話者情報アノテーションデータを対象としたパターンマッチによるEnd-to-End発話者分類を行い，その有用性と限界について分析する．

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．発話者分類は一般的に，発話文の抽出，発話者の抽出，同一人物のクラスタリングの3つのタスクを行う必要がある．日本語小説を対象とした発話者分類の先行研究には，地の文を利用した研究[1]と口調を利用した研究[2,3]が存在する．Duら[1]の研究では，青空文庫の小説4編を対象として，地の文を利用したパターンマッチによる発話者抽出を試みている．この手法では0.72という高い正解率で発話者を抽出できているが，評価に利用した発話文の数は161文と少なく，同一人物を指す発話者のクラスタリングは行っていない．石川ら[2]とZenimotoら[3]の研究では，ライトノベル中の発話文を対象として，口調の類似性を利用した発話者分類を試みている．しかしながらこれらの手法は，分類先となる発話者の口調が事前情報として必要であり，任意の発話者への分類には対応していない．したがってこれらの日本両端記号発話文非発話文「」159,4938,098（）2,2523,612『』7583,302〈〉5031,741””1221,902無記号7,693—語小説を対象とした先行研究では，発話文の抽出，発話者の抽出，同一人物のクラスタリングの3つのタスク全てを行っておらず，またそれぞれが独自に作成した非公開の評価データを利用しているため，手法の比較が難しいという問題がある．そこで本研究では，第三者が利用可能な『現代日本語書き言葉均衡コーパス』1）（以下BCCWJ）の大規模な話者情報アノテーションデータ[4]を対象として，発話文の抽出，発話者の抽出，同一人物のクラスタリングの全てを行うEnd-to-End発話者分類を試みる．本研究で使用したコードは以下のurl2）から利用することができる．