Russell円環モデルは，感情を「感情価（Valence）」と「覚醒度（Arousal）」の二軸で表現し，感情分布が円環状に配置されるを視覚化し，感情の認知構造を直感的に説明する枠組みとして広く利用される．本研究では，BERTモデルを用い，Russell円環モデルに基づく感情分布を検証するために，次の2つの手法を提案する．一つ目はBERTのCLSトークンを特徴量として用いる方法（方法1），二つ目はBERTのAttentionウェイトを利用して文全体の感情値を算出する方法（方法2）である．これらの手法を用いて複数の実感情データセットを用いて実際の感情分布を分析し，この理論モデルの妥当性を検証するとともに，感情分布の実態に即した新たな知見を提供することを目的とする．

近年，ソーシャルメディアやオンラインコンテンツの増加に伴い，テキストデータから感情を分析する重要性が高まっている．感情分析は，人間−コンピュータインタラクションやロボット技術において自然で効果的な対話を実現する上で不可欠であり，感情を正確に認識することはより良い社会的サービスの提供に繋がる．Russellの円環モデル[1]は，感情を感情価（Valence）と覚醒度（Arousal）の2軸で表現し，感情分布を視覚化する枠組みとして広く使用されている．しかし，このモデルに基づく感情分布は主に経験的な主観に基づくものであり，実際の感情分布との整合性を検討する余地が存在する．Russellの円環モデル[1]は，感情を感情価（Valence）と覚醒度（Arousal）の2軸で表現し，感情が円環状に分布するという仮説を基に構築されたモデルである．このモデルは感情の認知構造を直感的に視覚化する手段として広く利用されているが，その分布が実際の感情データと一致するかどうかについては十分に検討されていない．本研究では，複数の大規模感情データセットを用いて感情分布を可視化し，理論モデルとの整合性を検証することで，感情モデルの改良や再構築の可能性を示唆する．本研究では，BERTモデル[2]を用いて自然言語文章を対象にその中に表現される感情分布を検証し，Russellモデルに基づく分布との比較を通じて，最も合理的な感情分布を明らかにすることを目的としている．この検証により，感情分布における新たな視点を提供し，より現実的な感情理解を可能にすることを目指す．