第32回研究会プログラム

第32回研究会開催要領

• 日時　2024年3月5日（火）10:20 - 15:30
• 場所　立命館大学 朱雀キャンパス 1F 多目的室1 （〒604-8520 京都市中京区西ノ京朱雀町１） および zoomによるハイブリッド開催
• 参加費　無料
• 参加方法　下記URLから参加登録の上，会場にお越しいただくか，zoomにアクセスしてください．
  • 下記サイトで事前登録いただきましたメールアドレス宛にzoomのアクセス情報をお送りいたします
  • https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/am/am32
    • アクセス情報は，3月1日（金）12:00までのお申し込みに対しましては3月1日にご案内予定です．
    • 以降のお申し込みにつきましては，研究会開始までにご案内予定です．
  • gmailからのお申し込みの場合，確認のメールが届かないことがありますが，参加登録は行われています．期日にアクセス情報が送られてこない場合は，sunayama.w@e.usp.ac.jpまでお問い合わせください

• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前の3月1日（金）に本HPにて公開します．（公開中）

発話文口調変換タスクにおける教師なしテキストスタイル変換手法の比較検討

• ○大原広嗣，森辰則（横浜国立大学）

　対話システムの応答口調を適切に制御できれば，システムがより自然で親しい会話を実現することに繋がる．我々は教師なしテキストスタイル変換手法に着目し，特定口調を持つ発話文から深層学習で口調変換モデルを生成する手法について，使用するデータの種類や量などを比較しながら教師あり手法を含めて複数手法を検討した．実験の結果，逆翻訳による対訳データ生成手法が教師あり手法に匹敵する高い変換性能を示し，データ量が限られる場合ではChatGPTを使用したFew-shot学習が最も有効だと判明した．

ChatGPTを用いたストレスの解決を支援するチャットボットの開発

• ○岡本宗一郎，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

　厚生労働省の調査によると，仕事や職業生活に関することでストレスを感じている労働者の割合は半数を超える状況が続いている．そのため，労働者一人ひとりがセルフケアを行うことが重要であるとしている．本研究では，ChatGPTを用いて会話内容からストレス評価項目に基づいたストレスコメントの抽出や，会話を通した解決策の提示によりストレス解決を支援するチャットボットの開発を行った．実験の結果，チャットボットを用いた会話を行うことでストレス解決の支援に有効であることを確認した．

ChatGPTを用いた初対面のオンラインコミュニケーションにおける質問力向上支援システム

• ○松田駿宏，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

　「質問力」という言葉があり，効果的なコミュニケーションを行うためには必要なスキルと考えられる．このスキルを身につけるためには繰り返しの経験が必要になるが，実生活の中で質問力を鍛えるための練習ができる機会は多くない．そこで本研究においては，チャットベースでの対話を模倣できる大規模言語モデルChatGPTを用いて，質問力の向上を図るための経験を積むことができるシステムを提案する．

昼休憩

コンテキストに適した英語表現学習支援のための映像作品の字幕データのセンチメント分析と可視化

• ○北畑由莉香，山西良典（関西大学）

　英語によるコミュニケーション能力を獲得するには単語・構文等の基礎能力の他，状況に適した英語表現を選択する能力が必要である．状況に適した英語表現の学習に，多種多様な登場人物の様々な状況下でのコミュニケーションが描かれる映像作品が活用可能であると考える．映像作品の特徴をテキスト形式で反映している字幕の分析を通し，任意の単語が「どのような文脈のどのような発話の中で使用されているのか」の可視化を目指した．

ChatGPTを用いた系統的学習の復習支援システム

• ○中村和哉，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

　近年，ChatGPTの利用が世間的に活発になってきており，教育への活用の検討が進められている．複数の単元からなる系統的な学習を必要とする分野においては，一度学んだことを忘れてしまうと新しい内容の学習が進まないことがある．そこで本研究においては，学習内容の中で理解が十分でないキーワードについての説明を随時得られるとともに，復習すべき単元を提示してくれるシステムを提案する．

視線計測を利用して音楽から想像された色の推定

• ○SHAN JUNJIE，西澤太次郎，西原陽子（立命館大学）

　音楽はジャンルにより人間に与える印象が異なる．その印象から想像される色も異なると考えられる．本研究では視線計測装置を用いて音楽の印象から想像される色を推定する手法を提案する．ユーザに音楽を聴かせながら，ランダムに生成された色パネルを提示し，ユーザが見た色を視線計測で記録する．記録した色をクラスタリングし，頻度の上位3位までのクラスタの色を表示する．ロック，バラード，ポップスのジャンルで男声ボーカルと女声ボーカルの合計6つのジャンルの楽曲を3曲ずつ，合計18曲を用意し，10名の被験者で評価実験を行った．実験の結果，音楽のジャンル毎に想像された色の違いとその特徴が確認された．

休憩

ニュースに対するコメントが閲覧者の意見形成に与える影響に関する予備調査

• ○安尾萌，林沙也加，松下光範（関西大学）

　本研究の目的は，webニュースを介した世論形成において，SNS上に投稿された意見やニュースサイトに投稿されるコメントが，閲覧者の意見に及ぼす影響を明らかにすることである．ソーシャルメディアを通じてニュースを収集する閲覧者は，しばしばニュースについての他者の感想をコメントを読んで知った上で，そのニュースに対する印象を形成する．そのため，コメントによってweb上に形成される世論は，閲覧者の意見形成に影響を及ぼす可能性がある．本稿では，閲覧者が閲覧するコメントの多寡に着目し，ニュースに対するコメントを対象とした予備調査を行った．

ニュースの内容とコメントの類似度が投稿するコメントに与える影響の分析

• ○西原陽子，Wang Sheng，Shan Junjie（立命館大学）

　ニュースサイトで投稿されるコメントは，ニュースの内容とすでに投稿されたコメントに影響されるのかを分析した．分析の結果，多くのコメントはすでに投稿されたコメントを参照せずに書かれることが多いと分かった．また，ニュース記事とすでに投稿されたコメント欄の類似度が高いほど，新しく投稿されるコメントはニュースとの類似度が高くなることが分かった．

まとめ