評価用データセットを用いた口調エンコーダの性能評価と改良

日本語の話し言葉には多様な口調(話し方のスタイル)が存在する．口調は主にエンターテインメント小説などで，登場人物の性格等を際立たせたり，セリフの話者を暗黙的に伝えたりすることを可能とする[1]．本研究では，セリフの「口調」を，セリフの表記に現れるスタイル的特徴を包括する概念と捉える．石川ら[2]は，小説のセリフを，そのセリフの口調の特徴を埋め込んだベクトル(口調ベクトル)に変換する方法(口調エンコーダ)を提案するとともに，口調ベクトルを使用して，セリフの話者同定を実現する方法を示した．2種類の口調タイプを弁別できるかどうかを調査した後続研究[3]では，口調エンコーダの学習に使用していない口調タイプであっても，もう一方の口調タイプと特徴が大きく異なれば，多くの場合，弁別が可能であることが示された．本研究では，口調エンコーダの口調弁別性能の向上を目的として，次のことを行った．1.20種類の典型的な口調タイプを設定し，これらの口調タイプの弁別性能を評価するためのデータセットを作成して，既存の口調エンコーダを評価した．このデータセットは，600セリフ(20タイプ×30セリフ)から構成されている．org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).セリフ長(文字数)[2]の口調タイプID口調タイプキャラクタ出典作品中央値最短最長との対応1男性的-敬語フレデリク『ファイアーエムブレム覚醒』(ゲーム)34.51461男性-敬語