研究発表

対話には書き言葉のように明確な句読法が存在しないため，対話文の形態素解析では解析単位が問題となる。本論文では，自然で自発的な対話を対象とする対話文理解システムの要素技術として，ポーズに挟まれた比較的短い区間（休止単位）を解析単位とする形態素解析手法を検討した。本手法ではポーズ継続時間のしきい値，学習セット，テストセットの組合せで８つの解析条件を設計し，解析条件ごとに対話データから品詞接続のコストを計算して連接規則を作成した。マルチモーダル対話コーパスを対象とし，音声ならびに形態素情報タグを付けたものを用いて解析実験を行った

（社）日本電子工業振興協会対話理解技術専門委員会は，広い意味での対話処理の研究開発に資するため，対話データの収集と構造化を実施し，その成果であるタグ付き対話コーパスを公開するとともに，その収集および構造化の方法に関する提言を発言することを目的として活動している。マルチモーダル対話コーパスの配布を進めるとともに，このデータに対するタグ付け作業をほぼ完了し，２０００年６月にタグ付きコーパスを部分公開する予定である。本報告ではマルチモーダルデータ構造化の諸相という観点から，人間の言語行動における複数モダリティー（統語構造・共参照，対話構造，韻律，表情）の構造化技法と構造化データの性質について報告する。

自然言語をコンピュータで処理するためには，我々が言語理解に用いている一般的な知識（記憶）などを整理し，自然言語処理技術として利用可能な形にモデル化することが重要になると考えている。本研究では連想実験を行い，現実の世界で人間が利用してる知識を概念辞書として構造化し，概念空間を定量化する。連想実験はオンラインで行い，被験者に刺激語を一語ずつ提示し，上位／下位関係，部分材料，属性，類義語，動作，環境の７つの課題に関して連想させた。実験データには刺激語に対する連想語の他に連想時間，連想順位などの情報も蓄積している。

インターネットを活用したテレビの視聴質調査であるＲｅｓｅａｒｃｈＱによって収集された自由回答文を分析し，大量の自由回答文を解析するために“Ｉｍｐｒeｓｓｉｏｎ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ（ＩＥＳ）”を開発した。ＩＥＳでは，印象語辞書が用意されており，この辞書と回答文の形態素解析結果を用いて文中の印象語を抽出し，また印象語の出現率を出力する。印象語辞書は，番組にとって良い意味合い，悪い意味合いの言葉を「印象語」とし，分類して「計算機用日本語基本形容詞ＩＰＡＬ（Ｂａｓｉｃ　Ａｄｊｅｃｔｉｖｅｓ）」を元に編集した辞書である。