SNS上のユーザ動向調査\cite{lee2016predicting}やフェイクニュース検知\cite{guo2019dean}への応用を目的として，対話文における各発話の感情認識(EmotionRecognitioninConversations:ERC)が注目を集めている\cite{picard2010affective}．またチャットボットなどの会話エージェントが自然な発話文を生成するために，話者の感情が対話中にどのように変化するかが分析されている\cite{huang2018automatic}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{08table01.tex}\caption{対話文の各発話に現れる感情ラベルの例}\label{tab:dataset}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%先行研究の多くは，RecurrentNeuralNetworks(RNN)を用いて，各発話の特徴を抽出する\cite{liu2016recurrent,hochreiter1997long}．しかし，RNNを用いる場合，長い系列データの特徴の抽出は容易ではない\cite{bradbury2016quasi}．そこでMajumderらは，Attention機構により全発話の中から関連のある発話に焦点を当て，長い系列データの特徴を抽出することで高い認識精度を実現した\cite{majumder2019dialoguernn}．しかしながら，これらの従来手法は発話間の関係，特に自身の発話からの影響（自己依存）と他者の発話からの影響（相互依存）を考慮していない．表\ref{tab:dataset}を用いて，2つの依存関係の重要性を示す．表\ref{tab:dataset}は，2人の話者が就職活動について意見を交わす例である．話者Aは長い間就職先が見つからないため，一連の発話で常に負の感情を抱いている．これは自己依存の例を示し，自分自身の感情の推移を表す．一方で，話者Bの$4$番目の感情は，直前の話者Aの状況に同情し，負の感情を抱いている．これは相互依存の例を示し，他者の発話が自身の感情に影響を与える性質を持つ．Ghosalらは自己依存と相互依存の関係を利用するために，RelationalGraphAttentionNetworks(RGAT)\footnote{RGCN:RelationalGraphConvolutionalNetworks\cite{schlichtkrull2018modeling}とGAT:GraphAttentionNetworks\cite{velivckovic2017graph}を組み合わせたモデル．}を用いて，当時の世界最高峰の認識精度を達成した\cite{ghosal2019dialoguegcn}．この手法は，ノードに各発話の特徴量を，エッジに発話間の関係を，エッジの種類に依存関係の種類を設定し，有向グラフを構築する．しかしながら，RGATを含むGraphNeuralNetworks(GNN)は対話文中の発話の順序情報を利用できない課題がある．表\ref{tab:dataset}を用いて，順序情報の重要性を示す．話者Bは$4$番目の発話で，感情が変化する．これは，$1$番目や$2$番目の発話ではなく，直前の$3$番目の発話に同情したことが原因と考えられる．従って，ERCの認識精度の向上には，発話から発話への距離の影響を考慮する必要がある．一般的な解決策として，発話の絶対位置\cite{vaswani2017attention}や相対位置\cite{shaw2018self}を基にしたPositionEncodingsを，GNNモデルに加える方法がある．絶対位置を基にしたPositionEncodingsはGNNのノード（発話）に，相対位置を基にしたPositionEncodingsはエッジ（発話間の関係）に加えられる．一方で提案手法は，Ghosalらの手法\cite{ghosal2019dialoguegcn}を参考に，自己依存と相互依存の利用を目的として，依存関係の種類に応じたRGATを用いる．従って，絶対位置や相対位置ではなく依存関係の種類に応じた位置表現を用いることで，認識性能の向上が期待できる．本論文は，依存関係の種類に応じた位置表現を新たに作成し，RGATに加える手法\textit{RelationalPositionEncodings}を提案する．提案手法を用いることで，自己依存と相互依存を含む発話間の関係と，発話の順序情報の両方を利用できる．評価実験において，ERCにおける3つのベンチマークデータセットのうち，2つのデータセットで従来手法を上回り，世界最高峰の認識精度を達成した．さらに，絶対位置や相対位置ではなく，依存関係の種類に応じた位置表現が，ERCの精度向上に貢献することも確認した．本論文の貢献を以下に示す．(1)対話文における発話の順序情報を利用するため，初めてRGATモデルに\textit{RelationalPositionEncodings}を適応した．(2)提案手法を用いることで，自己依存と相互依存を含む発話間の関係と，発話の順序情報の両方の利用を可能にした．(3)従来手法との比較実験を通して，提案手法の有用性を確認した．(4)絶対位置や相対位置ではなく，依存関係の種類に応じた位置表現の有用性を確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%