大規模言語モデルを用いた物語分析データセットの効率的構築:日本語物語の話者推定を例として

物語分析におけるセリフの話者推定は，物語の中で登場人物の心情変化や成長を分析していく上で重要なタスクである。しかし，話者推定は複雑な対話，発話パターンの多様性，および曖昧なキャラクター参照のような様々な要素が組み合わさっているため，データセットを人手で作成する場合、大量の作業時間と費用が必要になる．本研究では，大規模言語モデル（LLM）と少量の人手修正を組み合わせたラベル付けをすることで，効率良く高品質なデータセットを構築する手法を示す．実験では，人手でアノテーションした一部の少数の例をLLMに回答例として入力し，最小限の人間による修正を通じてデータセットを構築した．その結果，LLMは設定と話の展開が複雑な「三国志」という物語において約90%の精度で話者名を正確に識別し，人手のアノテーションコストを抑えられることが示唆された．