| 講演名 | 2021-01-19 発言者識別を用いた対話型キャラクタのセリフの違和感検出 森 康汰(室蘭工大), 荒澤 孔明(室蘭工大), 服部 峻(室蘭工大), |
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| 抄録(和) | 近年，スマートフォンの普及に伴い若者を中心にソーシャルゲームが人気を集めている．そのソーシャルゲームの魅力として短いスパンでのイベントやストーリーのアップデートが一番の魅力であると考える．しかしながら，短いスパンで作成されたキャラクタのセリフにおいて，キャラクタに対し一貫性が無く違和感のある発言が作成されてしまうという問題がある．その問題を解決する方法として，キャラクタの個性の一部とも言える語尾・口調に着目した発言者識別を行う手法を提案し，語尾・口調に着目した違和感検出に対して正解率，特異度などの評価尺度を用いて評価実験を行う．また，発言者識別を用いたキャラクタのセリフの違和感検出を二次創作に使用した結果を定量的に評価し，語尾・口調における違和感検出のシステムの開発を目指す． |
| 抄録(英) | In recent years, social-network games have become more and more popularamong young people due to the spread of smartphones. The most attractive features of social-network games are frequent events and story updates. However, there is a problem that the utterances of characters created in ashort span of time are sometimes inconsistent and uncomfortable. To solve such a problem, this paper proposes a method for identification ofspeakers based on their utterances' ending and tone of voice, which are apart of characters' personality, and evaluates a system for jerkinessdetection based on their utterances' ending and tone of voice using themethod, with respect to several evaluation criteria such as accuracy rate, and specificity. In addition, this paper aims to develop a system for jerkiness detection based on utterances' ending and tone of voice, by quantitatively evaluating the results of applying jerkiness detection in characters' utterances using the method for identification of speakers based on their utterances' ending and tone of voice to characters' dialogues in derivative works. |
| キーワード(和) | 自然言語処理 / 違和感検出 / 特徴抽出 / 機械学習 |
| キーワード(英) | Natural Language Processing / Jerkiness Detection / Feature Extraction / Machine Learning |
| 資料番号 | IN2020-50 |
| 発行日 | 2021-01-11 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
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| 開催期間 | 2021/1/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. |
| 委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) |
| 副委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) |
| 幹事氏名（和） | 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) / 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) / Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 発言者識別を用いた対話型キャラクタのセリフの違和感検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Jerkiness Detection in Spoken Lines of Interactive Characters Using Text-based Speaker Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語処理 / Natural Language Processing |
| キーワード(2)（和/英） | 違和感検出 / Jerkiness Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴抽出 / Feature Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 森 康汰 / Kota Mori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学(略称：室蘭工大) Muroran Insititute of Technology(略称：Muroran Inst. of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 荒澤 孔明 / Komei Arasawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学(略称：室蘭工大) Muroran Insititute of Technology(略称：Muroran Inst. of Tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 服部 峻 / Shun Hattori |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学(略称：室蘭工大) Muroran Insititute of Technology(略称：Muroran Inst. of Tech.) |
| 発表年月日 | 2021-01-19 |
| 資料番号 | IN2020-50 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IN-311 |
| ページ範囲 | pp.38-42(IN), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-01-11 (IN) |