2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Evaluation Method and Standard Data Set for Fun of Humor
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17K00294
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
荒木 健治 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (50202742)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 ゆず 北海学園大学, 工学部, 准教授 (80583575)
佐山 公一 小樽商科大学, 商学部, 教授 (90271733)
谷津 元樹 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30805015)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ユーモア / 駄洒落 / 面白さ / オノマトペ / 皮肉 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は，2017,2018年度に開発した67,000件を有する駄洒落データベースに５段階の面白さのスコア付けを行い，分析を行った.この結果，駄洒落の面白さの感じ方には個人差が大きいことや対話形式で表現されている場合に面白さを感じることなどが明らかとなった. また，この駄洒落データベースは，すでにhttp://arakilab.media.eng.hokudai.ac.jp/~araki/dajare.htm おいて公開し，また駄洒落検出用のフレームワークについてもGitLabリボジトリにおいて公開している．また，皮肉についても皮肉の核のタグ付けを行い，その特徴の分析を行い，皮肉の核の自動抽出手法を開発した. これらの成果は，第63回ことば工学研究会にて発表した．
さらに本駄洒落データベースを用いて深層学習を使って駄洒落の面白さを認識させる際にテキストに加え，どのような教師データがあれば，区別が可能になるかを考察した. この成果は，第64回ことば工学研究会で発表した．
また，本駄洒落データベースを用いてオノマトペに着目した面白さの分析を行い，その成果を知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.32, No.1及び第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集(FSS2019)にて発表した．また，本駄洒落データベースを学習データとしてSVMにより駄洒落の面白さの予測を行った．この成果は，令和元年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会において発表し，2019 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prizeを受賞した．
以上より駄洒落データベースに面白さを付与し，面白さの要因を分析し，面白さのメカニズムを解明するという本研究課題の目的は，ほぼ遂行できたと考えられる．
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| Remarks |
(1)については，67,000件を有する駄洒落データベースにクラウドソーシングで雇用した３名の評価者により５段階の面白さのスコア付けを行ったものを一般公開したものである．
(2)については，(1)の駄洒落データベースを用いて駄洒落検出用のフレームワークを開発しGitLabリボジトリにおいて公開を行ったものである．
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