本論文では，小説，アニメあるいはゲームなどに登場する特定のキャラクタを発話者とした言語モデルの構築手法を提案する．小説，アニメあるいはゲームなどの登場人物は，仮想的にではあるが，ある特徴を有しており，その人物による自然な発話にはその特徴を有したものが必要である．高度化された対話システムにおいても，ディスプレイに表示される仮想的な発話者あるいは実際のロボットの発話では，その見た目から想起される発話者らしい発話が自然である．このような背景から発話者の特徴を反映した発話文を生成する研究がいくつか行われているが，それらの多くは規則ベースの手法である（\cite{miyazaki4},\cite{kishino}など）．規則ベースの手法は規則の構築が手作業となるためその構築コストが高く，また対象を別の発話者に変更することが困難という問題がある．近年は対話システムに個性を持たせることを目的に学習ベースのものも提案されているが，そこでは学習のためのデータをどのように準備するかが鍵となっている（\cite{zhang-etal-2018-personalizing},\cite{kasahara-etal-2022-building}など）．本論文では発話者の特徴を有した発話文を生成するために，その発話者の言語モデルを構築することを試みる．発話者の言語モデルはその発話者の発話文を大量に収集することで自動的に構築できる．ただしその発話者は，通常，仮想的な発話者であるため収集できる発話文の量は限られる．そのため本論文ではGPT-2\cite{gpt2}をベースの言語モデルに設定し，対象発話者の少量の発話文によって，そのベースの言語モデルをfine-tuningすることで目的の言語モデルを構築する．その際，対象の発話者と同一作品の別の登場人物の発話を「ドメイン」の発話文，対象発話者の発話文を「タスク」の発話文と捉え，DAPT(domainadaptivepretraining)+TAPT(taskadaptivepretraining)\cite{Suchin}の手法を利用する．更に言語モデルの性能を上げる（パープレキシティを下げる）ために本論文では，別人物の発話文を対象発話者風の発話文に変換する2種類のT5\cite{t5}モデルを構築する．この2種類のT5モデルを利用することで，2種類の対象発話者風の発話（「擬似データ(1)」と「擬似データ(2)」）を生成することができる．この生成された擬似データを，本来の対象発話者の発話文のデータに追加的に利用することで効果的なfine-tuningを行う．実験では株式会社スクウェア・エニックスのゲームであるドラゴンクエストVII内のセリフをコーパス\footnote{本コーパスは\url{https://sutton-kyouwa.com/g/}からダウンロードしたものを手作業で編集，整形したものである．本コーパスの本実験での使用に対して著作権の問題が生じないことは，AI関係の案件に精通した弁護士から確認済みである．}とし，その登場人物7名をそれぞれ対象発話者に設定した．このコーパスから取り出した対象発話者の発話文を訓練データ，検証用データ及びテストデータに分け，テストデータに対する言語モデルのパープレキシティから構築した言語モデルの評価を行った．訓練データを用いてGPT-2をfine-tuningした言語モデルの各発話者のパープレキシティの平均は27.33であったが，本論文の提案手法を用いることで21.15まで改善できた．本論文の貢献は以下である．\begin{description}\item[(1)]特定キャラクタの言語モデルを構築するために，作中の登場人物の発話をドメインのデータ，対象のキャラクタの発話をタスクのデータとしてみなして，DAPT+TAPTの手法を用いてGPT-2のfine-tuningを行う手法を提案した．\item[(2)]作中の各登場人物の発話文とそれを一般的な発話文に変換した少量のデータを手作業で作成し，一般的な発話文から対象のキャラクタ者風の発話文へ変換する\textbf{一般－対象変換モデル}を構築し，対象のキャラクタの発話文の擬似データ（擬似データ(1)）を構築する手法を提案した．\item[(3)](2)と同じデータを利用し，一般－対象変換モデルとは逆向きの\textbf{対象－一般変換モデル}を構築し，それら2つのモデルを組み合わせて対象のキャラクタの発話文の擬似データ（擬似データ(2)）を構築する手法を提案した．\item[(4)]擬似データ(1)と擬似データ(2)を用いて，対象のキャラクタの言語モデルの性能を高めた．\end{description}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2