キャラクタのセリフに表れる音変化の傾向の可視化

Web 上で漫画の配信・蓄積が可能になった今，閲覧可能な漫画の数は増加し続けている.膨大な量の漫画の中から自らの興味や関心に沿った漫画を探し出すことは難しい.読者は，好みの要素を多く含んだキャラクタに深く共感したり，感情移入したりすることも多い.そのため，キャラクタを主軸にした作品検索は，読者の好みに合った漫画検索を実現できる可能性がある.本稿では，キャラクタのセリフを「内容」と「表現」に分割し，「表現」が類似したキャラクタを発見するための手法を提案する.キャラクタごとのセリフで使用される「表現」をベクトル化し，キャラクタ間のベクトル類似度を算出することで，セリフ中の「表現」が類似しているキャラクタを検索可能にする.検証の結果，話し方の「表現」に着目してキャラクタの類似度を算出できる可能性が示唆された.