2023 Fiscal Year Annual Research 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
| Project/Area Number |
20K12130
|
|---|
| Research Institution | Kansai University |
|---|
Principal Investigator |
山西 良典 関西大学, 総合情報学部, 准教授 (50700522)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 読書支援 / ストーリー情報 / コミック工学 / 情報検索 |
|---|
| 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.2023年度は特に、「あらすじ」および「読み返し」に着目し，国際会議1件，国内研究会10件の研究成果となった.
まず，要素技術としてBERTopicを用いたクラスタリングや単語共起関係に基づく単語間ネットワークのクラスタリング技術の有用性を実践的に確認した．また，データ間への人手によるリンク関係構築の作業を支援するゲーミフィケーションインタフェースを開発した．これらの要素技術は，あらすじ生成のための言語処理や読み返し時のシーン間のリンク構築に有用であると考えられる．
物語を分析するうえで，重要となる登場人物のセリフや視覚的特徴の分析も行った．登場人物について，メタ的に説明する視覚特徴やセリフ中の音変化の傾向から登場人物の特性を明らかにする方法を提案した．また，台本中の動作表現を類型化し，登場人物の動きを検索可能な読み返しを支援するしくみや，文書に紐付く他メディア（例えば，アニメのシーンや挿絵など）を横断的に検索できる検索システムも構築した．
複数の人間によって記述された物語を140文字以内の短文によって表現する短文要約のデータベースを構築し，この短文要約中で用いられる単語の傾向を分析した．短文によるあらすじ生成におけるGround Truthとして参照できる可能性がある．
|
