高次元関係データに基づくチャットコミュニケーションの構造的特徴分析
キーワード:
chat communication analysis,
high-order tensor,
tensor decomposition,
dialogue structure,
abnormality analysis
2026 年 7 巻 2 号 p. 328-342
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2026 年 7 巻 2 号 p. 328-342
チャットコミュニケーションには，議論の長期化や話題の分岐・拡散など，円滑な進行を妨げる振る舞いが内在する．本研究では，対話構造をネットワーク指標に要約するのではなく，高次元関係データとして表現し，その潜在因子構造を分析する枠組みを提案する．語彙分布に基づく内容テンソル（5 次元）と，応答関係を表す応答テンソル（6 次元）を構築し，テンソル分解により内容因子および応答因子を抽出する．本研究では，炎上や攻撃的発言などの質的異常を直接検出するのではなく，スレッド長および語彙分布に関する統計的偏りを分析軸として設定し，分類タスクを因子解釈のための分析プローブとして用いる．Ubuntu Dialogue Corpus とニコニコ大百科データを用いた比較分析により，応答テンソル由来因子は内容テンソル由来因子よりも統計的異常クラスタと一貫して強く関連することを示す．
