日常対話を目的とした非タスク指向型対話システムは，ユーザと長期的な信頼関係を構築するために，深く対話を継続する必要がある．このシステムを実現するには，ユーザ個々の情報を把握し，活用する必要がある．本研究では，ユーザの人間関係に関する情報に着目する．対話を通じて人間関係を抽出する方法を検討するには，人間関係を含む対話コーパスが必要になる．しかし，既存の対話コーパスには，個人の人間関係を含む会話が含まれていない．そこで，本研究では日常会話の代替として，現実世界を舞台とした小説の台詞を活用する．著者らの先行研究では，人間関係を抽出する手法の初期検討として，台詞に登場する人物とその人物に紐づく人間関係語を抽出するモデルを構築し，その性能を評価した．本稿では，台詞に明示的に記述されていない発話者の人間関係にも着目し，発話者と登場人物に紐づく人間関係語を同時に抽出するモデルを検討する．実験の結果，発話者と登場人物に紐づく人間関係語を個別に抽出するモデルと比較して，提案モデルは，抽出性能をほとんど損なうことなく，それぞれに紐づく人間関係語を同時に抽出できることを確認した．
