物語テキストにおけるニューラルネットワークを用いた会話文の話者特定手法の提案

抄録

日本語の物語テキストにおける、会話文の話者を明確にする表現として、一人称を特殊なものにしたり、語尾を工夫したり等が挙げられる。これらは作者により意図的に付与される特徴であるため、会話文の話者特定に役立つと考えられる。そこで私は、小説投稿サイトに掲載されている1作品から、会話文をDoc2vecでベクトル化したデータセットを作成し、訓練データをニューラルネットワークに学習させた。本論文ではこのニューラルネットワークを用いた話者特定の精度を、検証データの正答率によって判断する。