会話文の感情計測アルゴリズム An Algorithm for Measuring Human Feelings A1グループ　 松本 和幸

さまざまな業種のコンピュータによる自動化 研究の背景と目的 さまざまな業種のコンピュータによる自動化 人間に適している仕事・・・介護など 人間は，相手の言葉や仕草・表情などから 気持ちを細やかに汲み取り，柔軟な対応が可能 感性をもつ福祉ロボットの実現

研究の概要 3理による会話文から、 自然言語による会話文から話者の感情を計測する手法を提案，そのプロトタイプシステムを構築し、アンケート分析結果を用いた評価実験を行う。 おはよう。 天気が良いですね。 洗濯物がよく乾きそ うですよ。 ・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・ ・・・・・・・ 解析 期待

語の好感度を計算式に代入することによって、快/不快の判定を行う 話者が，語の指す対象を好きか嫌いかを示す値 （ 範囲　[-1,1] ） 従来手法 語の好感度を計算式に代入することによって、快/不快の判定を行う 提案手法 従来手法と、感情誘発条件理論(Elliott)を組み合わせたルールにより、１０種類の感情の判定を行う

感情の種類 本研究では、表に示すような感情を用います。 Plutchikの多因子分析論による8つの基本情緒に、 心理学の実験データに基づいた35種類の感情のうちの4種類の感情を加えた12種類です。 基本となる12種類の感情 Plutchikの多因子分析論による8つの基本情緒に心理学の実験データに基づいた35種類の感情のうちの4種類（楽しみ，憧れ，後悔，不安）を加えた12種類 喜び 楽しみ 期待 受容 憧れ 驚き 悲しみ 嫌悪 怒り 恐れ 後悔 不安

感情計算式 彼は私をバットで殴った。 感情計算式 ＝ * 会話文を格フレーム化し，格フレームタイプごとに用意した感情計算式にそれぞれの格要素の好感度を代入し値を得る． 次に、本研究で提案する感情計算の手法について説明します。 図のように，会話文を格フレーム化し、 格フレームタイプごとに用意した感情計算式にそれぞれの格要素の好感度を代入し、値を得ます。 この好感度というのは，話者が，語の指す対象を好きか嫌いかを示す値のことです．これは，-1から1までの値をとる ことにします．大きいほど話者はその語の指す対象のことを好きであり，小さいほど嫌いということになります． 彼は私をバットで殴った。 格フレーム化 主体（Ｓ） 彼 客体（Ｏ） 私 道具（Ｉ） バット 述語（Ｐ） 殴る 感情計算式　＝　 * 計算結果の値が正ならば快、負ならば不快

格フレームタイプと感情計算式 番号 タイプ 感情計算式 V1 V(S) fs * fp V2 V(S,OF) 次に、格フレームタイプと、感情計算式について説明していきます。 ここに、格フレームタイプと、それぞれに用意された計算式を示します。 番号 タイプ 感情計算式 V1 V(S) fs * fp V2 V(S,OF) fs * (fot – fof) * fp V3 V(S,OT) V4 V(S,OM) fs * fom * fp V5 V(S,OS) (fs – fos) * fp V6 V(S,O) (a) fo * fp (b) fs * (fo * fp)

感情強度計算手法 述語の好感度(fp) 客体の好感度(fo) 主体の好感度(fs) (fs, fo, fp) ： 述語タイプV6 ( V(S,O)型 )の感情強度

道具格の属性値 例） （１） 「彼は私を素手で殴った。」 （２） 「彼は私をバットで殴った。」 　　 （２） 「彼は私をバットで殴った。」 素手　 属性：堅さ＝0.3 バット　 属性：堅さ＝0.7 → V(S,O,I)型の事象の感情強度は、客体(O)の 好感度の代わりに、道具格の属性値aiを用いて 計算する。 　　　感情強度　＝

感情計測ルール 感情値 快/不快（望ましさ）の判定 文末の様相 感情群の判定 感情計算式の計算結果（感情値）と、 文末の様相を条件として、１０種類の感情のうちの１つの感情として判定 感情値　　　　　 快/不快（望ましさ）の判定 文末の様相　　　　 感情群の判定

文末の様相 感情群の判定に用いる文末の様相 様相の種類 例 否定 「ない」，「ぬ」 推量 「だろう」，「かもしれない」 様態 「ようだ」，「みたいだ」 予定 「つもりだ」 推定 「らしい」，「ちがいない」 希望 「ほしい」，「たい」 完了 「しまった」 伝聞 「そうだ」

感情計測ルール（感情群：他者の運命） no yes yes no yes no yes 喜び 受容 no yes no yes 受容 yes K：話者の感情値 D：他者の感情値 no 文中に話者 以外の登場人物（他者） が含まれるか？ yes ・ ・ ・ ・ 文中に他者が含まれない場合は，文末の様相があるかどうか調べる 感情計測ルール（感情群：他者の運命） 格フレーム 感情値K>0 話者はその他者 のことを好きか？ yes no yes no 感情値D>0 yes 感情値D>0 喜び 受容 no yes 感情値K>0 感情値K>0 no yes 受容 yes no yes no 感情値K>0 悲しみ 楽しみ 嫌悪 受容 怒り no

システム構成 システム 格フレーム化 会話文 会話文解析部 感情値計算 形態素解析 入力 構文解析 格解析部 感情計測 好感度設定部 次に、システム構成について説明します。 この図のように、システムに会話文の構文解析結果を入力すると、 大きく分けて、格フレーム化、感情値計算、感情生起の３つの処理が行われ、 結果として話者の感情出力されます。 システム 格フレーム化 会話文 会話文解析部 感情値計算 入力 形態素解析 構文解析 格解析部 感情計測 記憶管理部 好感度設定部 感情値計算部 計測感情 気分値計算部 出力 感情計測部

システムの実行例 不安 「お父さん、もう帰ろう！これが私のお父さんとお母さん？これはきっと夢だから早く覚めてほしい。」 計測感情 || 入力発話文　 「お父さん、もう帰ろう！これが私のお父さんとお母さん？これはきっと夢だから早く覚めてほしい。」 計測感情 || 不安

アンケート調査の概要（1/2） アンケートに関するデータ 表A 表B 調査データ（405×46） 会話文 12種類の物語から選んだ405文 アンケート回答者 46人 表B １２種類の物語のタイトルと文の数 「クモのおしゃべり」 29 「妹のかんびょう」 25 「三味線」 42 「エルマーの大冒険」 31 「医者」 38 「千と千尋の神隠し」 52 「スターガール」 46 「白い犬とワルツを」 51 「十二番目の天使」 「約束」 48 「若者のすべて」 30 「The Straight Story」

アンケート調査の概要（2/2） アンケート集計結果の一部（物語「クモのおしゃべり」） アンケート集計結果の一部を、この表に示します。 １から６までの数字は、発話番号です。 各発話において、表で赤で示している、選択率が第1位と2位の感情を、人間の一般的な感情理解とします。 アンケート集計結果の一部（物語「クモのおしゃべり」） 喜び 楽しみ 期待 受容 憧れ 驚き 悲しみ 嫌悪 怒り 恐れ 後悔 不安 1 58% 4% 5% 2% 0% 1% 25% 2 20% 9% 3% 67% 3 17% 12% 8% 16% 4 21% 13% 31% 7% 5 10% 22% 15% 42% 6 48% 11% 19% 　各発話において，選択率が第1位と第2位の感情を，人間の一般的な感情理解とする．

実験方法 ① 会話文中の語の好感度値を設定する ② 会話文を格フレーム化可能な形に変形する ③ 会話文を形態素解析，構文解析する 　 ① 会話文中の語の好感度値を設定する ② 会話文を格フレーム化可能な形に変形する ③ 会話文を形態素解析，構文解析する ④ 構文解析結果をシステムに入力 ⑤ システム出力結果をアンケート調査結果と比較する 　　評価記号 ◎・・・アンケート結果第1位と一致 ○・・・アンケート結果第2位と一致 △・・・アンケート結果第3位以下と一致 ×・・・アンケート結果と全く一致しない

実験結果 感情の一致率 一致率の高い感情 システムが「喜び」と計測した全33文中，8文が，アンケート調査結果の第1位，第2位感情と一致した． ◎ ○ △ × 一致率 喜び 5 3 12 13 24% 楽しみ 18 14 35 15 38% 期待 4 1 6 36% 受容 2 50% 悲しみ 0% 嫌悪 7 45% 怒り 8 10 22% 恐れ 後悔 不安 32% 一致率の高い感情 一致率は高いが，計測された数が少ない感情

文末の様相は人間の感情理解において考慮されている 成功例 「私は後で銃を持ってきてもらいたい．」 アンケート結果第1位感情：　「期待」 アンケート結果第2位感情：　「不安」 文末の様相が「希望」のとき，会話文が表している事象は，話者にとって未確認の事象である．話者にとって「未確認」で，かつ，「快」の事象のとき，感情計測ルールでは「期待」と判定． 　文末の様相 = 「希望」 　感情値K = 正 期待（第１位感情と一致） 計測感情 文末の様相は人間の感情理解において考慮されている 文末の様相は感情計測において有効な条件

人間はこの発話のみを見た場合「不快」な感情と理解 システムは1文のみからの計測を行っている 失敗例 「あの子は偽者よ．あの子の行動の全てが芝居なのよ．あの子は私たちをだますつもりなんだわ．」 アンケート結果第1位感情：　「楽しみ」 アンケート結果第2位感情：　 「期待」 　文末の様相 = 「予定」 　文中の他者の好感度 = 負 　感情値K = 負 　感情値D = 負 嫌悪（アンケート結果とは一致しない） 計測感情 人間はこの発話のみを見た場合「不快」な感情と理解　　システムは1文のみからの計測を行っている 文脈情報の考慮が必要

対話履歴保存による文脈情報の考慮 Ａ-1：「今日は雨が降っています。」 Ｂ-1：「私は傘を忘れました。」 Ａ-2：「あら、まぁ。」 物語中の会話文を順に計測していき、その結果を対話履歴として保存することにより、文脈情報を考慮する。 Ａ-1：「今日は雨が降っています。」 Ｂ-1：「私は傘を忘れました。」 Ａ-2：「あら、まぁ。」 　事象＝ [今日、雨が降っている] + [Bが傘を忘れる]　 　（AのBに対する好感度＞０） →　ＡはＢに対して「気の毒」という感情を持っている

まとめ 文末の様相と事象の望ましさに着目した10種類の感情を計測するルールの提案 感情計測ルールに基づく感情計測のプロトタイプシステムの構築 アンケート調査による人間の一般的な感情理解の分析 プロトタイプシステムの評価実験

今後の課題 推論規則による感情推定部の追加 好感度学習・自動更新機能の追加 アンケート分析結果から感情の距離の調査

資料１ Elliottの感情型 群 規定 名称と感情型 幸福 他者の運命 将来的 確認 帰属 ある状況をある事象として評価 喜び： ある事象について喜ぶ 苦しみ： ある事象について不快 他者の運命 ある状況を，他者に影響を与える事象として価値を推定 嬉しい： 他者にとって望ましい事象について喜ぶ ほくそえむ： 他者にとって望ましくない事象について喜ぶ 憤慨： 他者にとって望ましい事象について不快 気の毒な： 他者にとって望ましくない事象について不快 将来的 ある状況を，ある将来的事象として評価 望み： 将来の望ましい事象について喜ぶ 恐れ： 将来の望ましくない事象について不快 確認 ある状況を，期待を確認するもの，またはしないものとして評価 満足： 確認された望ましい事象について喜ぶ 安堵：確認されなかった望ましくない事象について喜ぶ 恐れていた通りの： 確認された望ましくない事象について不快 失望： 確認されなかった望ましい事象について不快 帰属 ある状況を，ある行為者が責任を持つ行為として評価 誇り： 自分自身の行為を承認 賞賛： 他者の行為を承認 羞恥： 自分自身の行為を非難 叱責： 他者の行為を非難

資料２ Plutchik の基本情緒と中間情緒 8つの基本情緒と，隣接する情緒間に生じる中間情緒（複合感情） 服従 畏敬 失望 後悔 侮辱 愛 楽観 攻撃

話者の感情値K = 感情計算式の計算結果 他者の感情値D = 感情計算式の計算結果 感情値K = 気分値k 感情値の計算方法 ： これまでに計測された感情値の数 　1発話が複数の文で構成されている場合，1文ずつ感情計測し，気分値を計算してその値を現在の感情値とする．

会話文を用いたアンケート調査 アンケート調査の概要（方法） 　会話文を用いたアンケート調査 アンケートの回答には，会話文を発話したときの話者の感情を12種類の感情の中から選択してもらった． アンケートの集計は，第1感情と第2感情にそれぞれ重みをつけて行った．

文脈情報 「あの子」についての噂話で盛り上がっている 人間は「楽しみ」，「期待」と理解

文末の様相を持つ場合の処理

会話文の構文解析結果 「彼は私をバットで殴るつもりだ．」 # S-ID:1 彼 かれ 彼 名詞 6 普通名詞 1 * 0 * 0 NIL <文頭><漢字><自立> は は は 助詞 9 副助詞 2 * 0 * 0 NIL <付属> * 3D <ヲ><助詞><体言><係:ヲ格><区切:0-0> 私 わたし 私 名詞 6 普通名詞 1 * 0 * 0 NIL <漢字><自立> を を を 助詞 9 格助詞 1 * 0 * 0 NIL <付属> * 3D <デ><助詞><体言><係:デ格><区切:0-0> バット バット バット 名詞 6 サ変名詞 2 * 0 * 0 NIL <品曖-カタカナ><記英数カ><サ変><自立> で で で 助詞 9 格助詞 1 * 0 * 0 NIL <付属> * -1D <文末><句点><用言:強:動><レベル:C><区切:5-5><ID:（文末）><提題受:15> 殴る なぐる 殴る 動詞 2 * 0 子音動詞ラ行 10 基本形 2 NIL <自立> つもりだ つもりだ つもりだ 助動詞 5 * 0 判定詞 25 基本形 2 NIL <付属> 。 。 。 特殊 1 句点 1 * 0 * 0 NIL <文末><付属> EOS