キャラクター会話班

データ収集

　統計的手法を用いるため、多くのデータを収集する必要がありました。そのため、以下の条件で収集対象作品を選定し、収集の決まりを設けました。

収集対象作品となる条件

• 多くの作品があるシリーズ物

• 多くの人に買われている作品

• ゲームジャンルはRPG

収集対象作品

• Final FantasyⅠ

• Final FantasyⅡ

• Final FantasyⅢ

• Final FantasyⅣ

• Final FantasyⅤ

• ドラゴンクエスト

• ドラゴンクエストⅡ 悪霊の神々

• ドラゴンクエストⅢ そして伝説へ…

• ドラゴンクエストⅣ 導かれし者たち

• ドラゴンクエストⅤ 天空の花嫁

収集するデータの決まり

• 収集に使用するソフトウェアはMicrosoft Excelとする

• 収集範囲は最初の村から4つ目の村に至るまでのモブキャラクターの会話文

• 収集するモブキャラクターは性別や年代が見た目で判断できるものに限定

• 収集した内容は、「性別（男性・女性）」、「年齢（子供・成人・老人）」、「発話内容」の3点

データ分析

　収集したデータを元にデータ分析を以下の手順で行い、特徴抽出をしました。

データ分析の手順

1. 6属性ごとに使用されている語尾をカウントする

2. カウントしたデータに「形態素解析」を行う

3. 解析したデータに「カイ二乗検定」を行う

形態素解析...文を言語上の最小単位である形態素に分割し、それぞれの品詞や変化などを割り出すこと。
（例:これはペンです 。→ これ（代名詞）は（係助詞）ペン（一般名詞）です（助動詞））

カイ二乗検定...要素の登場回数が5未満の数が全体の20％未満のときに、有意な要素を求めること。

　カイ二乗検定によって話者属性ごとに、どの助詞・助動詞が多く使用されているかという結果が得られました。この結果をもとに、自動生成のプログラムに適応させました。

プログラミング

　語尾の対応関係を表にまとめ、その表をルールとして、ルールベースで変換することで自動生成としました。

自動生成するにあたり行った手順

1. 有意な助動詞から語尾を抽出する

2. 他の属性の会話から、抽出した語尾と同じ意味を持つ語尾を集める

3. 語尾の登場回数を計測する

4. 語尾同士の対応関係を表にする

　登場回数を載せ、語尾の意味の確率を求め、意味を取りました。また、変換する際も語尾が複数ある場合には、確率によって決定しました。語尾の置き換えは記号(-*-)を目印にしました。以下は、対応関係の表です。