口調エンコーダとは，セリフを口調の特徴を埋め込んだベクトル(口調ベクトル)に変換する変換器である．口調ベクトルは，小説のセリフの話者同定タスクにおいてその有効性が示されているが，その能力は十分には解明されていない．本研究では，口調ベクトルの口調弁別性能を評価するためのデータセットを作成し，既存の口調エンコーダの性能を評価した．その結果に基づき，学習データの増強・再編成を行い，性能向上を確認した．

日本語の話し言葉には多様な口調(話し方のスタイル)が存在する．口調は主にエンターテインメント小説などで，登場人物の性格等を際立たせたり，セリフの話者を暗黙的に伝えたりすることを可能とする[1]．本研究では，セリフの「口調」を，セリフの表記に現れるスタイル的特徴を包括する概念と捉える．石川ら[2]は，小説のセリフを，そのセリフの口調の特徴を埋め込んだベクトル(口調ベクトル)に変換する方法(口調エンコーダ)を提案するとともに，口調ベクトルを使用して，セリフの話者同定を実現する方法を示した．2種類の口調タイプを弁別できるかどうかを調査した後続研究[3]では，口調エンコーダの学習に使用していない口調タイプであっても，もう一方の口調タイプと特徴が大きく異なれば，多くの場合，弁別が可能であることが示された．本研究では，口調エンコーダの口調弁別性能の向上を目的として，次のことを行った．1.20種類の典型的な口調タイプを設定し，これらの口調タイプの弁別性能を評価するためのデータセットを作成して，既存の口調エンコーダを評価した．このデータセットは，600セリフ(20タイプ×30セリフ)から構成されている．org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).セリフ長(文字数)[2]の口調タイプID口調タイプキャラクタ出典作品中央値最短最長との対応1男性的-敬語フレデリク『ファイアーエムブレム覚醒』(ゲーム)34.51461男性-敬語