본 논문은 자연스러운 일본어 대화 데이터에서 웃음이 발생하는 문맥을 주석화하고, 그 이유를 분류하는 분류 체계를 개발함으로써 대화형 AI 시스템에서 웃음을 식별하는 문제를 해결하고자 한다. 다수의 어노테이터가 이진 결정(웃긴 문맥 또는 아닌 문맥)을 사용하여 웃음이 발생하는 문맥에 수동으로 레이블을 지정하고, LLM을 사용하여 웃긴 문맥에 대한 이진 주석에 대한 설명을 생성한 후, "공감과 친밀감", "유머와 놀라움" 등 10가지 범주로 구성된 분류 체계로 분류하였다. 또한 GPT-4의 웃음이 발생하는 문맥의 주요 레이블 인식 성능을 평가하여 F1 점수 43.14%를 달성하였다. 이러한 결과는 더욱 미묘한 웃음의 인식 및 생성을 위한 기반을 마련하여 더욱 자연스럽고 매력적인 인간-AI 상호 작용을 촉진함으로써 대화형 AI 발전에 기여한다.
