[4O1-GS-10] AI応用：応答・評価

[4O1-GS-10-05] 登場人物の台詞を用いた組織関係抽出のための評価分析モデルの構築

〇西村 秀幸¹、村井 源¹ (1. 公立はこだて未来大学)

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キーワード：物語分析、評価分析、組織関係 、ネットワーク図、台詞

本研究では、登場人物の台詞と発話者の所属組織に着目し、台詞の多様な特徴に基づいて物語に登場する組織間の関係性を評価・分析するモデルの構築を目指す。組織関係を主軸に描いた漫画作品を対象に、台詞と発話者の所属組織に関するデータセットを用い、ポジティブおよびネガティブの評価軸に基づく組織間の評価を機械学習で実装した。また、評価内容の詳細を明らかにするため、組織の形態に依存しない普遍的な単語のカテゴリを作成し、台詞内の単語を辞書形式でカテゴリに割り当てた。構築した評価分析モデルを適用した結果をネットワーク図として可視化し、頻出カテゴリを基に階層型クラスター分析および因子分析を実施した。その結果、組織ごとに重視する価値観の差異が、頻出する評価分類やカテゴリのクラスター、因子から推測可能であることが示唆された。