汎用的自然言語処理フレームワークへのボケ検出機構の統合

抄録

対話システムが利用者のストレスを緩和する役割を担うためには，ユーモアを交えた対話を行えることが重要である．対話において成立するユーモアの一種としてコントが挙げられ，ボケやツッコミはその重要な構成要素である．ツッコミができる対話システムを実現するためにはボケに対する検出機構が必要だと考えられる．そこで，コントの書き起こしテキストを入力とし，22種類の特徴量を用いたランダムフォレスト法による分類学習に基づくボケ検出モデルを提案する．さらに，ボケ検出モデルを用いたボケ検出機構を汎用的言語理解フレームワークに統合する．提案手法を評価するために，あるコントの書き起こし949文を対象にボケ検出モデルを構築し，10分割交差検証を行った．その結果，検出性能を示すF値は0.61となった．有効な特徴量は発話者，対象文の1つ後の文の語尾，対象文および後続する一文間の文章類似度であった．