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J-GLOBAL ID：201902217426613672   整理番号：19A1036049

深層学習を用いた俳句の生成器および評価器の開発

著者 (4件)： 米田航紀 (北大 大学院情報科学研究科) ,  横山想一郎 (北大 大学院情報科学研究科) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学研究科) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 492(AI2018 53-59)(Web)  ページ： 25-30 (WEB ONLY)  発行年： 2019年03月04日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,小説や絵画を生成する人工知能技術の開発が盛んに行われている.本研究では,現代俳句を教師データとする俳句の生成器をLSTMを用いて開発した.また,俳人の詠んだ俳句とLSTMの生成した俳句を分類する評価器をCNNを用いて開発した.本稿では,俳句の生成器および評価器を説明するとともに,これらの応用事例を紹介する.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *文学 ,  *ニューラルネットワーク ,  *評価 ,  主題 ,  芸術 ,  実験 ,  LSTMネットワーク ,  深層学習 ,  評価実験
準シソーラス用語： モチーフ ,  俳句

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 藤田湘子,新版20週俳句入門,第9版,郡司聡,2010.
• 夏井いつき,超辛口先生の赤ペン俳句教室,第14版,原雅久,2014.
• M. Sundermeyer, R. Schlüter, and H. Ney, “Lstm neural networks for language modeling,” INTERSPEECH, 2012.
• C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the inception architecture for computer vision,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.2818-2826, June 2016.
• T. Mikolov, K. Chen, G.S. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” CoRR, vol.abs/1301.3781, 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  俳句 ,  生成器 ,  評価器 ,  開発