アクセントの位置を考慮した音響特徴によるオノマトペの用法分類

抄録

オノマトペは言語化しにくい概念を感覚的かつ簡潔に表現することが可能だが，新たに発生したオノマトペやその人に特有のオノマトペの機微をAIが正しく認識することは難しい．そのため，オノマトペの用法を自動で推定するシステムの設計は対話型AIの性能向上に役立つと期待される． 本研究では，2通りのアクセントをもつオノマトペを対象に，SVMを分類モデルとして実装し，オノマトペの用法に従って2クラス分類を行い，精度を測定した． 先行研究と同じオノマトペを対象にした結果，先行研究より高い正解率を得られた．