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![従来のキャラクタ検索方法[1][2][3]
・「BLEACH」のキャラクタ
・「藍染惣右介」
・「黒髪」のキャラクタ
・「冷酷」，「残忍」なキャラクタ
・このキャラクタが書かれた画像
©久保帯人, 集英社, 2001
[1] https://n...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-3-2048.jpg?cb=1753684523)
![なぜキャラクタロールに着目？
好みに合うキャラクタを探す手がかりになる
キャラクタロール：全てのキャラクタに設定されている
共感や感情移入を生み出す重要な要素[5]
[4] Vogler, C.: 作家の旅 ライダーズ・ジャーニー 神話の法則で...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-5-2048.jpg?cb=1753684523)
![着目要素：セリフについて
・セリフ：感情や意図の伝達を担う役割が存在[7]
[6] Matsumoto, K., Minato, J., Ren, F. and Kuroiwa, S.: Estimating human emotions us...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-9-2048.jpg?cb=1753684523)
![データセット作成：対象とするジャンル
[8] Campbell, J.: The Hero with a Thousand Faces, NEW WORLDLIB (2008).
・他ジャンルよりもキャラクタロールの特徴が明確に区別
・主人公が...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-11-2048.jpg?cb=1753684523)
![データセット作成：推定するキャラクタロール
[9]沼田やすひろ：超簡単!売れるストーリー&キャラクターの作り方，講談社 (2011)．
[10] Truby, J.: ストーリーの解剖学 ハリウッドNo.1スクリプトドクターの脚本講座,フィルム...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-12-2048.jpg?cb=1753684523)
![データセット作成：対象作品と収集条件
収集条件：
•100話以上掲載されている作品かつ対象ジャンルを満たす作品
•アニメ化，コミカライズ，ノベライズされている作品
•Web百科事典（e.g., Pixiv百科事典[11]）に作品情報が掲載
対象...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-14-2048.jpg?cb=1753684523)
![データセット作成：対象作品と収集条件
収集条件：
・漫画全巻ドットコム[12]＆みんなのランキング[13]に掲載される作品
・１クール，○○編，のような区切りを１作品分として収集
・小説家になろうで取得した作品は除外する（重複を防ぐ）
対象セリ...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-15-2048.jpg?cb=1753684523)
![提案手法：キャラクタロール推定手法
(1)セリフ群の作成 (3)キャラクタロール推定
このキャラクタは
[キャラクタロールx]
Menter : 52%
Rival : 33%
Enemy : 15%
キャラクタ1：ライバル
[セリフA,B…X...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-17-2048.jpg?cb=1753684523)
![推定モデルの学習
・キャラクタロールを正解ラベルとした多クラス分類タスクを解かせる
・東北大学乾研究室のBERTモデル「bert-base-japanese-v3」を使用[14]
事前学習済みBERTモデルのファインチューニングにより学習
入力...](https://image.slidesharecdn.com/random-250728062748-f39a2593/75/MahiroYoshida_-_sigcc12th2025-22-2048.jpg?cb=1753684523)
