2022 Fiscal Year Research-status Report
電子書籍における読書状況に応じたストーリー情報呈示システムの開発
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20K12130
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
山西 良典 関西大学, 総合情報学部, 准教授 (50700522)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西原 陽子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (70512101)
中村 聡史 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (50415858)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 読書支援 / インタフェース / ストーリー情報 / ネタバレ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，読書行動のエンタテインメント性を活性化させるための「あらすじ」「次回予告」「読み返し」を支援するためのしくみを構築することを目的としている．本研究に関連する実績として，2022年度は，査読付き論文誌1件，商業誌2件，招待講演2件，国際会議２件，国内研究会7件，メディア報道2件の研究成果となった．
あらすじに関連するものとしては，物語の流れを時系列として捉えて時系列の類似性によって物語間の類似度判定を行う手法を発表した．また，物語自体や物語の著者，あるいは，物語コンテンツに多く含まれる比喩的な表現に対して，ソーシャルメディア上のコメントをもとに分類する手法を発表した．これらの基礎技術は，あらすじを構成する上での情報抽出の際に抽出対象の性質を反映させるために利用可能であると見込まれる．
読み返し支援のために人物の活動量の推移グラフを提示するとともに，推移グラフに極端な増減が見られた場合には隠蔽するというインタフェースを開発し，原著論文として発表した．これは，読み返しを行う場合や読書を再開する場合にネタバレを避けて読書を進められるようにするためのしくみとなる．また，次回予告に関連するものとしては，読者が忌避する対象が次ページ以降に存在するという情報を予め提示することによって，読者の楽しみが激減してしまうことを避けるためのしくみを発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
「前回までのあらすじ」生成について，客観的評価および学習データに用いるために映像作品の「前回までのあらすじ」をデータセットとして構築したが，COVID-19の影響も未だ残っていたため，このデータセットの構築に想定以上の時間を要した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に構築した「前回までのあらすじ」データセットを用いて，物語のエピソード間に挟まれる「あらすじ」の性質を捉えた情報を既読ストーリーの中から抽出するしくみを構築する．研究開始当初は，この情報抽出に必要となる情報の評価指標の構築を目標としていた．一方で，2022年度末よりLLMを利用した情報抽出や文書要約は，非常に高い有用性と様々なドメインへの汎用性を示している．これらのLLMの利用も検討しつつ，物語コンテンツの読書における「前回までのあらすじ」の自動生成に取り組む．
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| Causes of Carryover |
研究遂行の遅れにより，構築したデータセットを利用した情報抽出手法の開発およびその成果発表を見送ることとなったため．
残額は，データセットを利用した情報抽出手法の開発，および，その発表のために使用する予定である．
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