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講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-19 10:30
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 康汰荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2020-50
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. 
(英) In recent years, social-network games have become more and more popular
among 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 a
short span of time are sometimes inconsistent and uncomfortable. To solve such a problem, this paper proposes a method for identification of
speakers based on their utterances' ending and tone of voice, which are a
part of characters' personality, and evaluates a system for jerkiness
detection based on their utterances' ending and tone of voice using the
method, 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 / / / /  
(英) Natural Language Processing / Jerkiness Detection / Feature Extraction / Machine Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 311, IN2020-50, pp. 38-42, 2021年1月.
資料番号 IN2020-50 
発行日 2021-01-11 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2020-50

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2021-01-18 - 2021-01-19 
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. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2021-01-IN 
本文の言語 日本語 
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(英)  
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  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 康汰 / Kota Mori / モリ コウタ
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/ヨミ) 荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ
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/ヨミ) 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン
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.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-01-19 10:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2020-50 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.311 
ページ範囲 pp.38-42 
ページ数
発行日 2021-01-11 (IN) 


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