ゲームの表情パターンを用いたキャラクターなりきり応答生成の検証

抄録

近年，創作上の架空の人物（以下，キャラ）になりきって雑談を行うシステムの研究が盛んである．多くのなりきりシステムはテキスト発話のみでの会話を想定しており，キャラらしさの学習や評価に関してもテキストのみから行っている．一方で，人間がキャラのことを知り，キャラらしさを評価する際には，テキスト発話のみからではなく，キャラの言動や表情といった情報も用いており，学習や評価時の設定とギャップが生じている．そこで本研究では，テキスト以外のキャラらしさの情報としてビジュアルノベルで使われるような表情のパターンを用いることで，なりきり雑談システムがよりキャラらしく発話できるようになるかを検証する．検証の結果，表情予測がセリフ生成改良には大きく寄与しないものの表情が見えることでユーザの満足度が上昇することが示された．