答を参照しながら少量のデータからキャラクター性日本語の発話には，性別や性格などの発話者のをもった会話を実現する手法[1]が試みられている．キャラクター性が現れることが多い．一方，英語のまた，音声合成での話者埋め込みの利用について発話は必ずしもそうではない．そのため，英語の小は，目的話者の音声波形を用いて話者埋め込みを得説を日本語に機械翻訳する際に，発話は発話者のる手法だけでなく，人間の知覚評価をフィードバッキャラクター性に反する表現で翻訳されることがあクに用いて話者埋め込みを探索する人間参加型の手る．これを防ぐ方法として，発話の翻訳の際に，話法[2]が試みられている．ただし，これらの研究は者の特徴を反映した話者埋め込みを入力に加えるこいずれも，単一言語を対象としている点で，複数言とが考えられる．本論文では，その準備として，日語を対象とする翻訳に利用することを想定している本語の発話文における発話者の特徴の現れている部本論文の手法とは異なる．分をマスクし，その部分を当てることで話者埋め込本研究の長期的目標は，英語の小説を日本語にみを訓練することを試みた．その結果，性別などの翻訳する際に，英語の小説から発話者埋め込みをキャラクター性を話者埋め込みとして抽出できるこ抽出することによって，翻訳された日本語の発話と，また，発話文における発話者の特徴の現れていに登場人物のキャラクター性を反映させることでる部分を推測することに話者埋め込みの利用が効果ある．本論文では，その第一段階として，逆翻訳的であることを示す．(BackTranslation)を用いて，英語の小説から発話者埋め込みを生成する手法を提案する．キャラクター

性を発話の翻訳に反映させるための話者埋め込みと小説において，登場人物には性別や性格といったしては，各話者の発話を日本語訳したときに終助詞キャラクター性があり，特に日本語の発話にはその(ぞ・な・わ等)や一人称の選択に現れる特徴を予測ような特徴がよく現れる．例えば，①「私は元気でするための情報を，源言語(英語)における人物描写す」と②「俺は元気だぜ！」という２つの発話は同から抽出すればよいと考えられる．そのような埋めじ内容を持つが，①は女性的で丁寧，②は男性的で込みモデルの学習データとしては小説の対訳が必要活発といった印象を受ける．一方で，英語では，①であるが，利用できる小説の対訳データは少ない．と②のどちらも“I’mﬁne.”と表現されるように，発そこで，Sennrichら[3]によって提案された，不十話に登場人物の特徴が日本語ほど現れない．そのた分な学習データに対応するための手法である逆翻訳め，英語の小説を日本語に機械翻訳した際に，登場を応用する．つまり，日本語の小説を英語に自動的人物の発話として相応しくない文となる場合があに翻訳することで対訳データを作成し，そのデータる．この問題を解決することによって，小説の翻訳を用いて英語の小説から発話者埋め込みを生成するのためのより良い下訳を得ることができる．また，モデルを訓練する．異なる言語の話者同士が翻訳を用いて自然な会話が青空文庫のデータを用いた実験の結果，話者の性できるようになるといった応用もありうる．別や著者の文体といった特徴を話者埋め込みとし発話のキャラクター付けに関してはChatBotへのて抽出することに成功した．また，話者埋め込みにキャラクター付けや，音声合成での話者埋め込みのよって発話のキャラクター性の現れる部分を推測す利用が試みられてきた．ChatBotへのキャラクターる精度が向上した．付けについては，キャラクター応答の生成にポイン―3905―.