文表現の構成方法が感情価-覚醒度の推定に与える影響の分析

近年，ソーシャルメディアやライブ配信サービスの普及に伴い，テキストデータから人間の感情状態を推定する研究が注目されている．特に，感情を連続的な数値空間で表現できる感情価–覚醒度（Valence–Arousal，以下VA）モデルは，感情の強度や変化を定量的に扱える枠組みとして広く用いられている[1]．従来のVAデータセットとしては，XANEWのような単語レベルの感情辞書[2]や，EmoBankのような文レベルで注釈されたコーパス[3]が存在する．近年では，BERTをはじめとする文脈化言語モデルを用い，文埋め込みに基づいて感情価および覚醒度を回帰推定する手法が提案されている[4]．しかし，文ベクトルを構成する際のプーリング手法は，実装上の選択として固定されることが多く，その構成方法の違いが各感情次元の推定特性に与える影響は十分に検討されていない．一方，感情価は文全体の意味的極性に強く関係するのに対し，覚醒度は語彙の強調表現や局所的な強度情報に影響されやすいと考えられる．このことから，感情価と覚醒度が同一の文表現の構成方法に基づいて同程度に推定できるとは限らず，各次元が依存する表現特性を分析する必要がある．本研究では，文レベルのVA推定における文表現の構成方法の違いに着目し，BERTに基づく複数のプーリング手法を用いて，感情価および覚醒度の推定性能と傾向を体系的に比較する．さらに，得られた知見を踏まえ，実際のライブ配信チャットデータに適用し，文表現の構成方法の違いが感情推定の時間的挙動に与える影響を分析する．