Construction of a higher emotion causality corpus, and its application to language humor recognition and generation

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当該年度においても、研究目的と実施計画を達成するための一定の進捗が見られた。具体的には、マルチモーダルなミームに関する共同研究と、大規模言語モデルを利用した感情理解の進展が主要な成果である。最初に、画像を含むマルチモーダルなミームと呼ばれる画像とテキストからなるユーモアに関する共同研究を進めることが出来た。テキストだけでなく、視覚的な要素を含む情報からも、「高次な感情の理解」が可能となったといえる。ミームの面白さ評価を含んだデータセット構築に加え、ユーモアにおける不一致の理論に基づいたモデルの構築を行った。また、本研究の成果は国際会議のワークショップで発表済みである。次に、大規模言語モデルであるChatGPTの利用により、感情理解への予備的実験を行っている。このアプローチは本研究の目的に直結し、ユーモアや正義感といった高次な感情を人工知能が理解し、それを反映したコンテンツ生成に向けて意義深いものである。しかしながら、当該年度において、私自身の転職により、研究に充てる時間が当初の想定よりも限られてしまっていた。その結果として、前々年に大枠として本研究の目標が達成されていたものの、ユーモア、モラルの精緻化、深化に関して、それ以上の大きな成果を得ることが難しかった。したがって、本研究課題を一年間延長し、今後もこのテーマの研究を続けることで、最新の大規模言語モデルなどを利用した研究を遂行し、人間の高次な感情を理解し、人間らしい人工知能の実現に向けた更なる研究成果に繋げる予定である。