回答単位を小説登場人物とする大規模言語モデルベース発話者分類

小説中の発話文の発話者がどの登場人物かを分類する発話者分類タスクは，小説や登場人物の分析において重要なタスクである．英語・中国語小説を対象とした発話者分類では深層学習モデルを用いた手法の有効性が確認されているが，日本語小説に対する先行研究では主に規則を用いた手法が検討されている．そこで本論文では，日本語小説を対象とした発話者分類タスクに大規模言語モデル(GPT-4o，Gemini，Claude)を適用した際の性能評価を行う．評価用データとして，複数のウェブ小説に発話者情報をアノテーションしたデータを用いる．本論文では，大規模言語モデルを用いて「小説登場人物名リスト作成」・「発話文への発話者対応付け」という二段階の処理を行い，小説登場人物を回答単位とした発話者の推論を行う．この結果，どの大規模言語モデルにおいても正答率が85%を超え，日本語小説を対象とした発話者分類における大規模言語モデルの利用が効果的であることを示した．