ソーシャルメディアでの感情分析\cite{poria2019emotion}や感情的かつ共感的な対話システムの構築\cite{majumder2020mime}を目的として対話における発話の感情認識(ERC:EmotionRecognitioninConversations)が注目を集めている．先行研究として，再帰型ニューラルネットワークを用いて発話の内容を利用する手法\cite{abdul-mageed-ungar-2017-emonet}や，事前学習済みBERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)モデル\cite{devlin2018bert}を用いて発話の内容を利用する手法\cite{luo2019emotionx}が提案されている．ERCでは，発話の内容だけでなく発話間の関係が話者の感情に大きな影響を与えることが知られているため\cite{poria2019emotion}，近年では，発話間の関係も考慮する手法が提案されている\cite{ghosal2019dialoguegcn,shen2021directed}．特に，Shenらの手法\cite{shen2021directed}は，各発話の内容だけでなく，自身の発話からの影響と他者の発話からの影響を考慮する手法を提案し，高い認識性能を示した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{08table01.tex}%\caption{負の感情を示す発話``Yes''の例}\label{tab:dataset_neg}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%しかしながら，これらの従来手法は，先行文脈を考慮していないという課題がある．たとえば，表~\ref{tab:dataset_neg}の$7$番目の発話``Yes''は，それまでの発話の内容（文脈）から負の感情を示すが，表~\ref{tab:dataset_pos}の$5$番目の発話``Yes''は正の感情を示す．このように，同じ発話であっても，先行文脈に応じて異なる感情を示すことがある．従来手法の中で，発話の内容を利用する手法\cite{abdul-mageed-ungar-2017-emonet,luo2019emotionx}は，1つの発話を入力しその発話の感情ラベルを識別するため，文脈を把握することは困難である．また，発話間の関係を考慮する従来手法\cite{ghosal2019dialoguegcn,shen2021directed}は，特定の過去の発話と現在の発話の間の相互作用を考慮することは可能だが，文脈を把握することは難しい．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table2\begin{table}[t]\input{08table02.tex}%\caption{正の感情を示す発話``Yes''の例}\label{tab:dataset_pos}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%対話における文脈を把握する代表的な方法として，連続した複数の発話を連結し，事前学習済みBERTモデルに入力する方法\cite{yang2019emotionx}がある．また，Huらの手法\cite{hu-etal-2021-dialoguecrn}は，LSTM(LongShort-TermMemory)\cite{hochreiter1997long}を用いて文脈を表現する特徴量ベクトルを作成するため，文脈を考慮した識別が可能である．これらの従来手法は，\rev{識別対象の発話とその先行文脈（対話）を入力し，識別モデル単体で対象の発話の感情ラベルを予測する特徴を持つ．}本研究は，\rev{モデル外部のデータベースを活用して，従来の識別モデルを補強}する方法を提案する．具体的には，まず識別対象の発話とその先行文脈をクエリーとして，意味的に近い発話を訓練データセットからk近傍法を用いて検索する．検索した発話（近傍事例）に付与された感情ラベルと，識別対象の発話との距離を基に感情ラベルの確率分布を作成し，従来の識別モデルの確率分布と重み付き線形和によって組み合わせる．提案手法を用いることで，識別対象の発話とその先行文脈だけでなく，意味的に近い過去の発話\rev{の文脈と，その発話}に付与された感情ラベルも利用することができる．さらに本論文は，定数による重み付き線形和で2つの確率分布を組み合わせるだけでなく，識別対象の発話ごとに動的に重み係数を変更する方法を提案する．定数による重み係数は，常に一定の割合で近傍事例による確率分布を利用するため，近傍事例に適切な事例が存在するか否かに応じて重み係数を調整することができない．そこで本論文は，識別対象の発話に応じて，動的に重み係数を変更する方法を提案する．具体的には，従来の識別モデルから得られる識別対象発話の特徴量と近傍事例の特徴量を入力し，重み係数を導出するニューラルネットワークを構築する．重み係数のネットワークを学習するために，従来の識別モデルによる確率分布と近傍事例による確率分布のそれぞれが示す感情ラベルが，教師ラベルと一致する場合に重み係数を高め，そうでない場合に重み係数を低くする損失関数（係数損失）を導入する．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で，動的に重み係数を変更する提案手法が，従来手法を上回る最高水準の認識性能を示した．加えて，重み係数の頻度分布を検証する実験を通して，適切な重み係数を学習するためには，係数損失が必要であることを確認した．本論文の貢献を以下に示す．(1)対話の感情認識タスクに，近傍事例を活用する手法を初めて適用した．(2)識別対象の発話に応じて動的に変わる重み係数を用いて，従来の識別モデルによる確率分布と近傍事例による確率分布を組み合わせる手法を提案した．(3)従来手法との比較実験を通して，重み係数を動的に変更する提案手法の有効性を確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%