つかみ・本ネタ・オチから構成される漫才ロボット台本自動生成手法の提案

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1 つかみ 本ネタ オチから構成される 漫才ロボット台本自動生成手法の提案 甲南大学自然科学研究科知能情報学専攻 真下遼梅谷智弘北村達也灘本明代

2 背景 共存 コミュニケーションロボット 人 しかし 人がロボットをコミュニケーションの対象とするには抵抗がある 人とロボットとの円滑なコミュニケーションの手助けとなるものが必要

3 背景 ロボット同士の対話観察を人が行うことで 人とロボットとの自然で円滑なコミュニケーションが可能になる ロボット同士の対話 漫才 漫才ロボット 参考文献 : 神田崇行, 石黒浩, 小野哲雄, 今井倫太, 中津良平, 人 - ロボットの対話におけるロボット同士の対話観察の効果, 電子情報通信学会論文誌 Vol.J85-D-I No.7,pp , 2002.

4 背景 時事ネタはユーザの共感を得られやすい 漫才 漫才台本 漫才台本を自動生成 Web ニュース 漫才ロボットによる漫才では 漫才台本を Web ニュースから自動生成して漫才を行う

5 漫才ロボットの利点 娯楽的なロボット同士の対話観察をユーザに提供し, ロボットに対する親しみや発話理解が向上 なんでやねん! 漫才の題材に時事ネタを取り入れているのでニュース離れの克服を期待できる テレビよりもさらに 速報性の高い情報提供が可能 情報視野の拡大 アイちゃん ( ツッコミ ) ゴン太 ( ボケ )

6 漫才ロボットの流れ お題 input 漫才台本自動生成 お題に関連したニュース記事を Web から取得 漫才台本 output 3 分程度の漫才 ユーザ 記事の文章を基にしてボケやツッコミを自動生成 リアルタイム作成 (2~3 分程度 ) 漫才ロボット

7 漫才の構成 ( 三段構成 ) つかみ 漫才の導入部分挨拶と一笑い 表情ボケ 本ネタ 漫才の主軸となる部分ニュース記事を読み上げて紹介しながら様々なボケとツッコミで笑いを取る 言葉遊びノリツッコミ過剰ボケ対立ボケ オチ まとめと最後の笑い 謎かけ

8 言葉遊びボケ 単語を別の単語と読み間違うボケ 投票 (touhyou) kouhyou souhyou nouhyou touhyoi touhyoe touhyoo 単語の子音と母音を総当りで変化 ユーザへのわかりやすさを考慮 小学生の国語辞典 DB 言葉遊びボケ生成の流れ 好評 (kouhyou) 総評 (souhyou) 凍傷 (tousyou) 頭領 (souhyou)

9 漫才の構成 ( 三段構成 ) つかみ 漫才の導入部分挨拶と一笑い 表情ボケ 本ネタ 漫才の主軸となる部分ニュース記事を読み上げて紹介しながら様々なボケとツッコミで笑いを取る 言葉遊びノリツッコミ過剰ボケ対立ボケ オチ まとめと最後の笑い 謎かけ

10 ノリツッコミ ボケ ツッコミ役が一度ボケの内容に同調し話題を展開した後に 改めて正しいツッコミを行うツッコミ ツッコミ 言葉遊びボケ 最下位を決める 凍傷 で落選した 同調 ノリツッコミ そうそう, 凍傷 はホント 怖い なー おっと, うっかりしてもうた ってなんでやねん! 凍傷 って! それは低温が原因で生じる皮膚や皮下組織の傷害やろ! 凍傷 ちゃうくて 投票 や!

11 ノリツッコミ 言葉遊びボケ ( 凍傷 ) 間違った単語の印象 ( 凍傷は怖いなー ) 正しいツッコミ ( 凍傷じゃなくて投票や!) ノリツッコミの流れ ノリツッコミでは間違った単語の印象を用いて同調する

12 印象の抽出 印象 形容詞 印象を抽出する単語をクエリとして Web 検索を行い 上位 100 件のスニペットを取得 クエリ = 凍傷 取得したスニペットからクエリと共起する形容詞とその共起頻度を取得 痛い [8], 怖い [15], 寒い [12] 形容詞を共起頻度によってランキングを行い最上位の形容詞を単語の印象として抽出 怖い [15]

13 印象の抽出結果例 Adjective 1st 2nd 3rd 凍傷 怖い 寒い 白い 豆腐 おいしい 美味しい やわらかい 洋風 かわいい 明るい おいしい 賛辞 すごい 素晴らしい うれしい テレビ 楽しい めざまし 幅広い 概ね単語の印象となるものを取得できている

14 ノリツッコミ ボケ ツッコミ 言葉遊びボケ 最下位を決める 凍傷 で落選した 説明 そうそう, 凍傷 はホント 怖い なー ノリツッコミ おっと, うっかりしてもうた ってなんでやねん! 凍傷 って! それは低温が原因で生じる皮膚や皮下組織の傷害やろ! 凍傷 ちゃうくて 投票 や!

15 ツッコミによる説明 ツッコミにより間違った単語の説明を補足 説明としては堅い 凍傷 : 低温が原因で生じる皮膚や皮下組織の傷害 間違った単語の Wikipedia 記事記事最初の 1 文を用いる グライスの協調の原理より 量の公理に違反するため, 漫才台本における堅い説明文には笑いを誘う効果が期待される

16 漫才の構成 ( 三段構成 ) つかみ 漫才の導入部分挨拶と一笑い 表情ボケ 本ネタ 漫才の主軸となる部分ニュース記事を読み上げて紹介しながら様々なボケとツッコミで笑いを取る 言葉遊びノリツッコミ過剰ボケ対立ボケ オチ まとめと最後の笑い 謎かけ

17 対立ボケ ボケ ニュース記事だけでは得られない知識の拡大対立関係は直感的に把握しやすくボケとして明確 ツッコミ 2020 年夏季五輪の開催都市は東京が選ばれた あれやろ? 近畿地方に属する日本の都道府県の一つやろ? そうなんか まあでも似たようなもんやろ なるほどところで東京ってどんなかわかってるか? 対立関係 お前それ大阪と勘違いしてるやろ 東京は 日本の関東地方南部に位置し 1869 年 2 月 11 日以来 日本の首都が置かれている都市 地域や! どこがやねん 怒られるで!

18 対立関係の定義 対立関係を持つ語同士は共通の上位概念を持つ 東京 大阪 : 日本の都市 野球 サッカー : 球技 対立関係を持つ語同士の認知度が近似している 野球 サッカー : 野球と同じくらいメジャー 野球 フットサル : 野球程普及していない

19 東京 の上位概念語 共通の上位概念を持つ語同位語 対立関係を持つ語同士は共通の上位概念を持つ 東京 の上位概念日本の都市ミリオンモンキーズに登場する実在都市就航都市就航地グループ過去に存在した店舗オリジナルアルバム曲シングル収録曲登場人物作品 Wikipedia の階層構造より

20 上位概念語の重み 上位概念語にそれぞれ重みを持たせる 少数の概念だけに含まれる上位概念語の方がより重要性が高い 日本の都市下位概念語数 : 24 語重要 作品下位概念語数 : 語 重み = 1 - log その概念語が持つ下位概念語の数全ての概念語の数

21 東京 の上位概念語と重み 東京 の上位概念 下位概念語数重み ミリオンモンキーズに登場する実在都市 日本の都市 就航都市 就航地 グループ 過去に存在した店舗 オリジナルアルバム 曲 シングル 収録曲 登場人物 作品

22 同位語の重み計算 重みを加えた上位概念語の下位概念語を取得 日本の都市 大阪, 神戸 取得した下位概念語をキーワードの同位語とする 同位語 大阪, 神戸 1 - 同位語の重みを計算する キーワードと共通する上位概念語の重み

23 東京 の同位語と重み 東京 の同位語 重み ニューヨーク 35.1 シドニー 34.2 ロンドン 33.9 パリ 33.9 居酒屋 31.8 バンクーバー 30.7 北京 30.7 ひまわり 30.6 上海 26.3 大阪 24.5

24 認知度比 対立関係を持つ語同士の認知度は互いに近い 認知度 検索結果数 キーワードと同位語それぞれの検索結果数の比率から対立語を取得する 認知度比 = 1 - abs ( X - Y ) max ( X, Y ) X : キーワードの検索結果数 Y : 対立候補語の検索結果数

25 東京 の同位語と重み 東京 の同位語 検索結果数 認知度比 東京 ニューヨーク シドニー ロンドン パリ 居酒屋 バンクーバー 北京 ひまわり 上海 大阪

26 東京 の対立語抽出結果 東京 の同位語 重み 重み正規化 認知度比 相乗平均 ニューヨーク % 5% 22.4% シドニー % 1% 9.8% ロンドン % 5% 22.0% パリ % 6% 24.1% 居酒屋 % 17% 39.1% バンクーバー % 1% 9.3% 北京 % 45% 62.5% ひまわり % 3% 16.6% 上海 % 51% 61.8% 大阪 % 60% 64.8%

27 対立語抽出結果例 キーワード日本野球チェス犬イチロー紫式部バラク オバマインターネットマイクロソフトエベレスト 対立語中国サッカーオセロ兎松井秀喜清少納言ジョージ ワシントン新聞東芝阿里山

28 漫才の構成 ( 三段構成 ) つかみ 漫才の導入部分挨拶と一笑い 表情ボケ 本ネタ 漫才の主軸となる部分ニュース記事を読み上げて紹介しながら様々なボケとツッコミで笑いを取る 言葉遊びノリツッコミ過剰ボケ対立ボケ オチ まとめと最後の笑い 謎かけ

29 謎かけ 東京五輪とかけて果物と解くどちらも夏季 ( 柿 ) がつきものです A とかけて B と解く C C どちらも ( ) がつきものです A B C C の 4 つの語を取得 同音異義語

30 A A の取得 (A とかけて ) A ニュース記事のタイトル中からキーワードを取得

31 C A の取得 (C がつきものです ) A. をクエリとして Web 検索 スニペットから共起頻度の高い単語をランキング ランキング上位の単語を C, にする Query 1st 2nd 3rd 東京五輪オリンピック開催夏季

32 C A の取得 (C がつきものです ) 同音異義語を探す Query 1st 2nd 3rd 東京五輪オリンピック開催夏季 小学生の国語辞書 DB C C 夏季 (kaki) 同音異義語 柿 (kaki)

33 B A の取得 (B と解く ) C. をクエリとして Web 検索 スニペットから共起頻度の高い単語をランキング ランキング上位の単語を, にする B Query 1st 2nd 3rd 柿果物富有産地

34 謎かけ ボケ 最後に東京五輪で一句よませてもらうわ A ツッコミ ほぉ ~, やってみ. B 東京五輪とかけて果物と解きます その心は? C C どちらも夏季 ( 柿 ) がつきものです もうええわ!

35 動画

36 まとめと今後の課題 まとめ 人とロボットの円滑なコミュニケーションの実現を目的に漫才ロボットを提案し そのための漫才台本自動生成手法を提案した 漫才台本をつかみ 本ネタ オチに分割し 主に言葉遊びボケ ノリツッコミ 対立ボケ 謎かけの自動生成手法を提案した 課題 漫才ロボットの有用性の確認 自動生成の精度向上とそのための技法の確立

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