対話における心情記述:自然言語による機微かつ複雑な心情理解のためのベンチマーク

対話における感情認識の研究は，従来，離散的な感情カテゴリや連続的な次元で話者の感情を表現してきたが，複雑で機微な感情を十分に捉えることは困難である．本研究では，発話の背後にある話者の心情を自然言語で記述する新たなタスク「対話における心情記述(EmotionTranscriptioninConversation:ETC)」を提案する．本タスクのため，我々は話者の心情文付きの日本語対話データセット1）を構築した．さらに，ベースラインモデルの構築と評価を通じて，本タスクの実現可能性を示す．本データセットでﬁne-tuningを行うことで予測性能は向上したが，依然としてスコアは低く，ETCタスクの難しさが明らかとなった．