機械による言語的なユーモアの認識能力を向上させるため,駄洒落ユーモアのうち文内に潜在的な繋がりを持つ単語のペアを含む重畳型駄洒落の検出手法を提案する.井上ら[1]が提案した常識的知識グラフを用いる手法に加えて,単語埋め込みを活用することにより,重畳型駄洒落の検出性能の精度の向上が確認された.本稿では,定性的評価実験において確認された,重畳型駄洒落検出の成功事例,および失敗事例における主な失敗要因について説明する.

近年機械がユーモアを表出・理解することに対する関心が高まっており,それに接するユーザの生活の質を向上させることが報告されている．人間のコミュニケーションは，画一的な形式によらず自由であり駄洒落やなぞかけに代表される言語的なユーモアを含んでいる．ユーモアな表現を機械が理解することによって人間同士の会話に近い自然な対応をすることができる.1.1研究課題と目的ユーモアはジェスチャーなどを用いる身体的なユーモアと，駄洒落やなぞかけに代表される言語的なユーモアに大きく分類される．中でも駄洒落は比較的に認識が容易であり年齢層を問わず親しみやすいものと考えられる．知識グラフや自然言語処理技術を用いて駄洒落ユーモアの検出や理解の有効性を高めるためには下記の課題が存在する．後述する滝澤の研究[2]によれば，駄洒落には併置型駄洒落と重畳型駄洒落の2つの分類が存在する．以下にそれぞれの例文と構造を示す．(1)猫が寝ころんだ(併置型駄洒落)この例は「猫」と「寝こ」のように，音韻的に類似するペアが文内に存在しているため,駄洒落であると認識することができる．(2)鮭の卵は、いくら？(重畳型駄洒落)しかしこの例は併置型のように音の類似するペアがないことから従来の手法では検出が困難である．例文(2)では，「鮭」と「いくら」の間に何らかの潜在表現を媒介する関係があると予測される.その場合,外部の知識や単語埋め込みを用いることでその潜在的な表現及び関係を見出すことができる.すなわち,「『鮭』は『イクラ』という性質を持つ」という関係性である.このとき,潜在表現である「イクラ」は文内の「いくら」に音韻的に一致するので,上記の文を駄洒落文として認識できる.本研究の目的は重畳型駄洒落に存在するこのような潜在的な表現及び文内の語との関係性を,常識的知識グラフや単語埋め込みを用いて発見することである.