講演情報
[5K1-OS-48-01]日記テキストから多様な感情を解釈可能な形で推定する文埋め込みと独立成分分析を用いて
〇中山 真孝1 (1. 京都大学)
キーワード：
感情、埋め込み、独立成分分析、自然言語処理
人間は日々の生活の中で多様な感情を経験する。例えば、ポジティブ感情の中でも幸せだけでなく、興奮と落ち着き、感動や感謝など異なる感情が異なる経験から生じる。この感情の機微を人工知能（AI）が理解すること、さらにその理解が人間にとって解釈可能であることは、人とAIの共生にとって不可欠である。そこで本研究では、日々の出来事を記した日記形式のテキストデータからその日に感じた感情を、根拠が解釈可能な形で推定する手法を開発した。そのために、300名に対してオンライン調査を行い、30日間日記（テキスト形式）とその日感じた感情（26種類から当てはまるものを全て選択）について記録することを求めた。この日記テキストを文埋め込みに変換し、さらに独立成分分析を行なったものを用いて、L1正則化付きロジスティック回帰によってその日の各感情の有無を予測するモデルを推定した。推定モデルは10分割交差検証によって全ての感情の平均AUCが.747となり、一定の推定精度を示した。さらに、経験頻度の高い7つのポジティブ感情の予測に寄与する独立成分の内容を検討したところ、それぞれ解釈可能な形で異なる感情プロファイルを示していた。