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

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K20391
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 山根 宏彰 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (70825562)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: モラル / ユーモア / ニューラルネットワーク / 大規模学習済み言語モデル

Outline of Annual Research Achievements

高次な感情、中でも「ユーモアから誘発されるおかしみの感情」や「モラルの基準に照らした正義感」を人工知能に理解させること、また逆に、人間にそのような感情を感じさせる文章等のコンテンツを生成させること、はチャレンジングなテーマである。このようなヒューマンフレンドリーな人工知能に繋がる基盤を実現するため、「高次な感情に対する理由付きコーパスの構築と、ユーモア認識および生成への応用」を提案する。
前年度において、「ユーモア生成の際に、モラルを考慮する新しい機能を有するジョーク生成システム」を構築した。
一方で、モラルを考慮するモジュールで用いていた従来のRNN手法では、精度に関して課題が残っていたため、高い認識精度が期待される大規模学習済み言語モデルに基づくニューラルネットワークのモデルの構築を行った。
さらに、自然言語処理に留まらない他分野からのアプローチも行っている。具体的には、神経科学からの道徳的価値予測を調べるための、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）に基づいた研究の援用を試みた。
引き続き、ユーモア、モラルそれぞれに対して、さらに掘り下げることを考えている。具体的には、性格等、受け手の属性によって、面白いと感じる対象が異なることが考えられるため、心理学の知見も援用しつつ、カスタマイズが出来るようなシステムの構築を目指していく。また面白さの理由を説明可能なシステムにしていくことも検討していく。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

前年度において、「ユーモア生成の際に、モラルを考慮する新しい機能を有するジョーク生成システム」の提案を行い、英文誌採録に至っていた。
一方で、モラルを考慮するモジュールで用いていた従来のRNN手法では、精度に関して課題が残っていたため、高い認識精度が期待される大規模学習済み言語モデルに基づくニューラルネットワークのモデルの構築を行っており、成果を投稿予定である。
また、前年度の成果は英語であったため、日本語への翻訳を考慮している。翻訳、自動翻訳が可能かどうか検討している。モラルには地域性があると考えれるため、直接的な翻訳が問題ないのか検討の必要性があると認識している。
さらに、神経科学からの道徳的価値予測行うため、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）研究を援用し、モラルを生起する文との関連性を調べた。有効性は検証できなかったものの、別分野からのアプローチも行ったこととなる。

Strategy for Future Research Activity

全体として方針に大きな変更なないが、ユーモア&モラルに関して、広範に調査を行い、より高性能なシステムの構築を目指す。
具体的には、英語だけに留まらずに日本語を扱うことや、限られたテンプレートのみであった生成文の拡張がある。さらに、性格等、受け手の属性によって、面白いと感じる対象が異なることが考えられるため、心理学の知見も援用しつつ、カスタマイズが出来るようなシステムの構築を目指していく。また面白さの理由を説明可能な方向性にしていくことも検討していく。

Causes of Carryover

コロナ禍において、学会参加を行うことができず、使用額が予定を下回ってしまったため。また、物流の停滞から、物品購入が滞ったため。