Development of standard database for evaluating the fun of humor considering contextual information

R4年度は，R3年度に引き続きTwitter上のデータを用いて駄洒落が出現する前後の文脈情報の収集を行なった．収集の対象とした駄洒落を1,000件から10,000件と10倍まで増加させた．さらに収集した駄洒落を含む対話12,000件に対してクラウドソーシングを用いて面白さの評価を行った．R５年度は最終年度となるのでこれまでに開発し公開している67,000件の駄洒落データベースに登録されている駄洒落を用いてより大規模に文脈を収集する予定である．Twitter上の駄洒落を収集し，面白さを評価した結果については，R5年3月に開催された言語処理学会第29回年次大会において発表を行なった．また，研究分担者である谷津は画像内容に即した語を抽出し，画像の描画内容に即した駄洒落文を選択するためのランキング手法の提案を行った．また，ユーモア性, 理解容易性を考慮した直喩生成には「意外性」「具体性」 が必要という可能性があることを明らかにした．また，ユーモアへの理解を説明可能な動作で示すことのできる対話システムの実現のため，駄洒落の認識，駄洒落応答及びこれらを文脈制御に基づいて使用する駄洒落雑談対話システムの構築を行った．さらに，重畳型駄洒落検出の成功事例, 及び失敗事例における主な失敗要因について分析を行った．これらの結果については，画像ラボ，言語処理学会第29回年次大会，第252回自然言語処理研究会，2022年度人工知能学会全国大会（第36回），第71回ことば工学研究会において発表を行った．また，研究分担者の内田は，引き続き文脈中に含まれるオノマトペが面白さにどのように影響しているのかの考察を行なった．この結果は，次年度発表する予定である．さらに，研究分担者の佐山は，引き続き認知科学的視点から面白さの要因の分析を行なった．この結果についても次年度発表を行う予定である．

R4年度は，R3年度に引き続きTwitter上のデータを用いて駄洒落が出現する前後の文脈情報の収集を行なった．収集の対象とした駄洒落を1,000件から10,000件と10倍まで増加させた．さらに収集した駄洒落を含む対話12,000件に対してクラウドソーシングを用いて面白さの評価を行った．R５年度は最終年度となるのでこれまでに開発し公開している67,000件の駄洒落データベースに登録されている駄洒落を用いてより大規模に文脈を収集する予定である．Twitter上の駄洒落を収集し，面白さを評価した結果については，R5年3月に開催された言語処理学会第29回年次大会において発表を行なった．また，研究分担者である谷津は画像内容に即した語を抽出し，画像の描画内容に即した駄洒落文を選択するためのランキング手法の提案を行った．また，ユーモア性, 理解容易性を考慮した直喩生成には「意外性」「具体性」 が必要という可能性があることを明らかにした．また，ユーモアへの理解を説明可能な動作で示すことのできる対話システムの実現のため，駄洒落の認識，駄洒落応答及びこれらを文脈制御に基づいて使用する駄洒落雑談対話システムの構築を行った．さらに，重畳型駄洒落検出の成功事例, 及び失敗事例における主な失敗要因について分析を行った．これらの結果については，画像ラボ，言語処理学会第29回年次大会，第252回自然言語処理研究会，2022年度人工知能学会全国大会（第36回），第71回ことば工学研究会において発表を行った．また，研究分担者の内田は，引き続き文脈中に含まれるオノマトペが面白さにどのように影響しているのかの考察を行なった．この結果は，次年度発表する予定である．さらに，研究分担者の佐山は，引き続き認知科学的視点から面白さの要因の分析を行なった．この結果についても次年度発表を行う予定である．