| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-06-20 11:20
LLMにおけるペルソナがボケ検知能力に与える影響の分析 ○鳥生正海・湯本高行(兵庫県立大) DE2026-5 |
| 抄録 |
(和) |
近年,大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理分野において高い性能を示している.一方で,LLM の出力はプロンプト設計によって変化し,特に Persona Prompting はモデルの判断基準へ影響を与える可能性が報告されている.本研究では,LLM による漫才ボケ検知において,ペルソナが分類結果へ与える影響を分析した.そのために,20本の漫才からなる対話データセットを構築し,各発話に `boke'',`tsukkomi'',``normal'' のラベルおよびボケ分類ラベルを付与した.実験では GPT-5-nano に対し,専門家,地域,年齢に関する6種類のペルソナを付与してボケ検知を行った.その結果,ペルソナ条件によって検知性能に差異が生じることを確認した.また,ボケ分類ごとの分析では,ボケの種類によって高い性能を示すペルソナが異なることが分かった.以上より,LLM によるボケ認識は,ペルソナによる認識傾向の変化から影響を受ける可能性が示唆された. |
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| キーワード |
(和) |
LLM / 漫才 / ボケ検知 / ペルソナ / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 81, DE2026-5, pp. 24-28, 2026年6月. |
| 資料番号 |
DE2026-5 |
| 発行日 |
2026-06-13 (DE) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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DE2026-5 |