人間は，小説を読む際，そこに出てくるセリフが誰のセリフなのかを理解しながら読み進めることができる．これは，テキスト中に，話者を特定する手がかりが十分に与えられているからである．代表的な手がかりとして，次のものがある．\begin{enumerate}\itemセリフの前後の地の文において，『Aは言った』のような形式で，話者が明記される\item連続するセリフでは，話者が交替する（話者交替）\itemセリフの口調や発話内容から，話者が特定できる\end{enumerate}これらの手がかりのうち，どの手がかりが多く与えられるかは，個々の小説によって異なる．たとえば，英語の小説\textit{PrideandPrejudice}では，前後の地の文で話者が明記されるセリフが，全体の約25\%を占めると報告されており\cite{He}，コンピュータによる話者の自動推定の研究でも，話者の明記や話者交替を主な手がかりとして利用する方法が主流である\cite{He,Muzny}．一方，日本語のライトノベル\cite{Ohmori2004,Ishii2022}では，話者が明記されるセリフは比較的少ない．さらに，話者候補が明記されていても話者を特定できない場合もある．次の例におけるセリフ$U_3$と$U_4$が，その一例である\footnote{$N_i$は地の文を，$U_j$はセリフを表す．}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{screen}$N_1$:そう即答したステフに。\\$N_2$:しかし兄妹は、対照的にうつむく。\\$U_3$:「……いい、な……」\\$U_4$:「……ああ、そう言い切れるのは、ホントに羨ましいよ」\\$N_5$:だが------兄は静かな声で、しかし問答無用に。\\$N_6$:ステファニー・ドーラの、その希望を切り捨てる。\\$U_7$:「だがその願いは叶わない」\\\rightline{『ノーゲーム・ノーライフ』\cite{ノーゲーム・ノーライフ}pp.~143--144より}\end{screen}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%この例のセリフ$U_3$と$U_4$は，兄妹のいずれかのセリフであることが文$N_2$から推測できる．しかし，どちらが兄で，どちらが妹のセリフであるかは，周辺の地の文だけからでは判定できない．この2つのセリフの話者を推定する主要な手がかりは，セリフの口調にある．読者は，この場面に至るまでに，兄妹がそれぞれどのような口調を使うかを無意識に学習しており，それに基づいてセリフの話者を同定する．ライトノベルではこのようなセリフが多いため，ライトノベルを対象とした話者の自動推定では，セリフの口調に基づいて話者を推定することが必要になると考えられる．なお，本研究では，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定義する．すなわち，口調とは文末表現などの特定の要素を指し示すものではなく，文末表現や一人称，語彙，セリフの長さなど多様な特徴の複合体と捉える．与えられたセリフの話者を推定する方法としてすぐに思い付くのが，話者をクラスとして，セリフを話者クラスに分類する分類器を実現する方法である．しかし，登場人物は個々の小説で異なるため，このような分類器の学習には，対象小説の登場人物のセリフを集め，それに話者ラベルを付与した学習データが必要となる．話者の明記などの手がかりを用いて話者が確定するセリフを自動収集することは可能であるが，分類器の学習に十分な量の学習データを集めるのは難しい．そこで本研究では，多くの小説に横断的に見られる口調に着目し，セリフと話者を直接結びつけるのではなく，口調を介してセリフと話者を結びつける方法を採用する．具体的には，対象小説以外の小説のセリフデータを利用して，セリフを口調の特徴を埋め込んだベクトルに変換する\textbf{口調エンコーダ}を実現する．そして，口調エンコーダによってもたらされるベクトル（口調ベクトル）を用いて，少量のラベル付きセリフデータから話者を推定する方法を実現する．本研究の目的は，このような，口調を手がかりに利用した話者推定システムを実現し，日本語のライトノベルの話者推定に対する口調の有効性を確かめることである．話者の自動推定とは，セリフに対する話者ラベルの自動付与を意味する．つまり，話者の自動推定が実現できれば，各セリフに話者ラベルを付与した小説テキストデータの作成が容易となる．このようなテキストは，発話の理解や小説の理解を目指す研究のための基礎資料となる．同時に，特定のキャラクターを模した対話システム\cite{なりきりAI,なりきりAI2,なりきり対話}の実現のために必要な，対象のキャラクターのセリフの収集を容易にする．本論文の貢献は次の通りである．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{enumerate}\itemセリフの口調をベクトル化する方法として，文エンコーダと分類器を組み合わせた口調エンコーダの基本構成を提案した．さらに，口調エンコーダの実装として80種類の構成を検討し，どのような構成が優れているかを実験的に明らかにした．\item口調ベクトルを利用した話者推定法として，\textbf{口調に基づく話者同定}を提案した．この手法では，セリフ実例から話者の口調を表すベクトル（代表口調ベクトル）を算出し，話者を同定したいセリフの口調ベクトルと各話者候補の代表口調ベクトルの距離に基づき，話者を同定する．この手法が必要とするセリフ実例の数は，各話者に対して10件程度であり，大量のセリフ実例を必要としない点に特徴がある．さらに，口調に基づく話者同定では，あらかじめ話者候補を絞り込んでおくことが効果的であることを確かめた．\item日本語のライトノベルを対象とした話者推定システムとして，口調に基づく話者同定の前段に，話者候補生成モジュールを配置したシステムを提案した．このシステムでは，前段のモジュールで話者が確定したセリフを代表口調ベクトルの算出に使用するため，あらかじめセリフ実例を準備する必要がない．\item上記の話者推定システムを5つの作品に実際に適用し，口調エンコーダで生成した口調ベクトルが，話者推定に活用できることを実験的に明らかにした．\end{enumerate}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2