Estimation of Intimacy between Characters in a Play Based on Response Rate

返答率に基づく演劇中の登場人物間の親密度推定

In this paper, we focused on the conversation sentences in a script and tried to obtain the relationships between the characters in the play. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Therefore, we thought to use the emotional expressions in the dialogue sentences in the script to obtain the personalities of the characters and their relationships. There are many more elements except for emotional expressions in the conversations and we thought that such elements would be useful to predict interpersonal relationships. In this paper, we proposed a method to extract intimacy degree that is one of the most important elements in interpersonal relationships. We obtained the intimacy degree of the characters by calculating a response rate based on the speech frequency and the number of responses for the dialogue sentences between those characters. We constructed a corpus that collected dialogue sentences from the scripts and analyzed the effectiveness of the intimacy degree calculated by the proposed method by using the corpus.

本稿では，台本の会話文に着目し，演劇の登場人物間の人間関係を獲得することを試みた．一般に，我々は登場人物のセリフや行動を基に，人物像や人間関係を理解する．演劇の場合，一つにはその構造上の理由から，登場人物の感情は，映画やテレビドラマに比べるとより明白に表現される．舞台の上で演じる役者にとって，全観客に表情を使って感情を伝えるのが難しいからである．そのため，人間関係や人物像を得るために台詞中の感情表現を用いることが考えられる．人間同士の会話には感情表現以外の要素が多く含まれており，それらは，人間関係を推測するのに役立つ．本研究では，人間関係に最も重要であると考えられる「親密度」を，台詞から抽出する手法を検討する．登場人物間の会話文に対して，発話頻度と返答数に基づく返答率を計算することにより，登場人物間の親密度を得た．シナリオから対話文を収集したコーパスを構築し，提案手法により計算した親密度の有効性を分析した．


俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

近年，スマートフォンなどの携帯型端末の爆発的な普及に伴い，Twitterやfacebookを始めとするSNSやブログサービスなどの利用者が増加している傾向にある．それにより，現在ネット上にはSNSなどから得られる膨大なテキストデータが存在している．これらのテキストデータでは，俗語と呼ばれているくだけた表現が多く用いられている．そのため，俗語が使用されているテキストデータを分析して情報抽出を行う場合，形態素解析誤りが影響し，信用できる結果が得にくい．しかし，現代の言葉を理解する研究は評判分析など様々な場所で応用できるものとして非常に重要であると考えられる．そのため，現代の言葉の特徴である俗語を分析し理解する研究は非常に重要であると考えられる．本論文では，ブログにおける文章の文末表現の混合率および変移率に着目し，俗語が表れやすい文章がどのような特徴を有するのかを分析する．


Steganography using Coding with Cost Function

コスト付き符号化を用いたステガノグラフィ

電子情報通信学会技術研究報告

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

In recent years, the techniques that make communication safety are getting important as network communication advances. Cryptography cannot always meet this demand. Steganography can take measures to meet this situation. LSB substitution is the well-known technique of steganography. But it excludes the possibility of error bit generation, so that many techniquesbased on LSB substitution have been proposed. This paper propose the steganography using coding with cost function that convert embedded information to error pattern and embed it by exclusive or. Then this paper also shows that it can approach to theoretical bound asymptoticallyby numeric calculation.

近年, ネットワーク通信の発展に伴い, 安全に通信を行う技術が重要になっている. この要求に対して暗号技術が必ずしも満たすとは限らない. この対策として, 通信秘匿技術であるステガノグラフィがあり, 一般的な手法にLSB法が知られている. しかし, LSB法は誤りビットの発生について考慮されていないため, これまでにLSB法を基に誤りビットを考慮した多くの手法が提案されてきた. 本論文では, コスト付き符号化を用いて埋め込む情報を誤りパターンに変換し, 排他的論理和によって埋め込むステガノグラフィを提案する. また, 数値計算によって理論限界$R= H(Delta)$まで漸近的に近づけることができることを示す.


ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

IDRユーザフォーラム 2022

IDRユーザフォーラム 2022


個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

One of the factors that enable humans to interact with AI in a more friendly manner is personality, and since the personalityrequired of AI varies depending on the situation and context, a mechanism is needed that allows AI to switch between different personalities depending on the person with whom he or she is interacting. In this study, we use a Japanese language Transformer Encoder-decoder dialogue model (japanese-dialog-transformers) and aim to construct a dialogue model that reflects the personality of the target person by fine-tuning the interview dialogue data. By analyzing the output of the proposed dialogue models using the MBTI estimation model and the sentiment analysis model, we evaluate the consistency of the personality and discuss the differences and similarities among the dialogue models.

人間がAIとより親しみのある対話をするための要素の一つとして個性が挙げられる．AIに必要とされる個性は場面や状況によって異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では日本語Transformer Encoder-decoder対話モデル(japanese-dialog-transformers)を使用し，インタビュー対話データでファインチューニングすることで，対象となる人物の個性を反映した対話モデルの構築を目指す．提案する対話モデルから出力される発話文をMBTI推定モデルや感情分析モデルによって分析することで性格の一貫性の評価及び対話モデル間の差異や共通点について考察する．


ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ