程度を考慮したフォーマリティ変換のためのデータセットの収集と分析

自然言語処理におけるテキストスタイル変換では，文の意味を保持したまま両極端の2つのスタイルの一方から他方へ変換することが一般的である．それに対して我々は，連続的なスタイルの程度を制御可能な変換の実現を目指す．本研究ではその第一歩として，フォーマリティの程度が異なる同内容の文に対し，その度合いが付与されているデータセット『フォーマリティスコア付きGYAFC』を構築した．分析の結果，全体としてフォーマリティの程度について人の間で一定の合意が得られること，誤記やスラングによる程度の差異に関しては特に合意が得やすい可能性があることがわかった．本研究で収集したデータセットは，後日公開予定である．