小説理解において，登場人物の認識とセリフの話者推定は，最初の重要なステップである．本論文では，登場人物認識とセリフの話者推定を統合した処理を，登場人物アノテーションと名づけ，これを実現するシステムを提示する．さらに，そのシステムを用いて完全自動の登場人物アノテーションを実行し，セリフの話者推定において，主要登場人物リストを与える先行研究と同程度の精度を達成した．

物語を理解することは，人間にとってはそれほど難しくない．しかし，その描写や構造は，因果推論や常識知識などの様々な要素が入り組み，複雑であるため，物語の理解には高度な情報処理能力が求められる．これを機械的に実現することは，人工知能研究における挑戦的な課題のひとつである．物語理解には，登場人物の認識，セリフの話者推定，登場人物間の関係抽出などいくつかの段階や種類の処理が想定される．これらのうち，登場人物の認識とセリフの話者推定は，物語理解の入口となる重要な処理である．我々が提案した登場人物認識システム[1]では，小説テキストに出現する，登場人物を指し示す表現(メンション)に人物IDを持つタグを付与する．この認識結果を入力として，テキスト中のセリフにその話者の人物IDを付与すれば，タグ付与という統一的な形式で，登場人物認識とセリフ話者推定を統合できる．我々は，この2つを統合した処理を，登場人物アノテーションと名づける．本論文は，まず，登場人物アノテーションの具体的内容を説明したのち，それを実現するシステムを提示する．さらに，そのシステムを用いて，登場人物アノテーションがどの程度自動化できるかを実験的に明らかにする．陽の落ちかけた教室で、旧友の<mcid=1>福部里志</m>にそんな意味のことを話した。すると<mcid=1>里志</m>はいつも浮かべている微笑みをちっとも崩さず、言ったものだ。<ucid=1>「そう思うよ。ところで<mcid=1>僕</m>は<mcid=2>ホータロー</m>に自虐趣味があるとは知らなかったね」</u>いかにも心外だ。<mcid=2>俺</m>は抗議した。