2023 Fiscal Year Research-status Report
Construction of Integrated Story Foundation Dataset for Automatic Generation Using Hierarchical Structure
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23K11772
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
村井 源 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (70452018)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Keywords | 物語構造 / データセット / 自動生成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現代日本エンターテイメントの既存作品を対象として，ランキング等に基づき評価の高い作品に絞り，5ジャンル（冒険，戦闘，恋愛,探偵,怪談）に相当する作品を抽出した物語の展開を記号化し，構造化したデータを新たに約500話分の分析し追加した．すでに約1000話分を分析済みであり，合計で約1500話分の物語の展開のデータセットが構築できている.
また，物語のシーン単位での展開データに合わせて，物語の各シーン内でのより詳細な記述として，登場人物の発話や行動を分類しその時系列を記述したデータの構築を進めている．
構築したデータセットに基づき，物語ジャンルや登場人物の役割（主人公，敵対者，援助者……）ごとに頻出する登場人物の行動のパターンが異なることを計量的な分析に基づいて抽出した．
また，推理物語を例としてシーン内部での複数の発話の関係性，それらの組み合わせによって生じる発話の展開の詳細なパターンの分析を実施し，複数の推理物語で共通する構造を抽出した．さらに得られた発話の展開の構造を大規模言語モデルに与えることで，より自然な物語の描写を自動生成する可能性を検証した．
これらに合わせて，ミクロレベルの物語の基本的な展開パターンを複数組み合わせることで，より大きなサイズの物語の展開を生成するアルゴリズムを考案・実装した．また考案したアルゴリズムを特定作家の作品データセットに対して適用し，当該作家の作風が再現可能であることを検証実験によって示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究で最終的に構築する予定であった下位レベルの物語のパターンの組み合わせによってより大きな物語パターンを生成するアルゴリズムの構築・実装および検証まですでに完了している．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きシーン単位での詳細な登場人物の属性および言動の分析を進める．その後各登場人物の言動の要因となっている感情状態などの背景的な情報の分析に着手する予定である．
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| Causes of Carryover |
データ作成が効率的に進捗し，想定よりも人件費の出費が少なかったため．
当初の計画に追加して新たな分析を行うことで，より詳細なデータセットを構築することを予定している．
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[Presentation] Constructing fundamental behavior dataset for analysis and generation of story plots2023
Author(s)
Hajime Murai, Shoki Ohta, Arisa Ohba, Takaki Fukumoto, Mitsuki Aoyama, Ryogo Okuyama, Tomoya Kanazashi, Yuni Saito, Eiichi Sato, Masaki Tomita, Tomowa Hodosawa
Organizer
JADH annual conference
Int'l Joint Research
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[Presentation] 物語の展開パターンの結合の特徴に基づく構造の自動生成－『ブラック・ジャック』新作に向けて2023
Author(s)
村井源, 青山美月, 大田翔貴, 大場有紗, 福元隆希, 奥山凌伍, 金刺智哉, 富田真生, 入舩真誠, 坂本珠凜, 吉井史夏
Organizer
人文科学とコンピュータシンポジウム
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