人はなぜ笑うのか？対話における笑いの根拠ラベルの半自動構築

笑いは人間どうしの対話において多面的なシグナルとして機能するが、これを適切に認識・生成することは、自然な対話の実現を目指す対話システムにとって大きな課題である。本研究では、日本語対話データに対して「笑うことができる文脈（laughablecontext）」をアノテーションし、さらにその判断の根拠を分類するためのラベルを、大規模言語モデル（LLM）を活用して半自動的に構築した。まず複数のアノテーターにより、対話データの各発話に対して、対話相手が笑うことができるか否かの二値を判定してもらった。次に，LLMを用いてこの二値の判断の根拠を説明する文を生成し、さらにこられを分類する根拠ラベルを生成した。その結果、「共感と親近感」「ユーモアと意外性」「リラックスした雰囲気」などを含む10種類のラベルが生成された。また、LLMに上記の二値判断を認識させたところ、F1スコアで43.1%となり、LLMが自然な対話における笑いを認識することの課題と可能性を明らかにした。