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J-GLOBAL ID：201902220323386582   整理番号：19A1874826

俳句生成を目的とした言語モデルに対するAttention機構の導入

著者 (4件)： 横山想一郎 (北大 大学院情報科学研究院) ,  米田航紀 (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院) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： ICS-196  ページ： Vol.2019-ICS-196,No.3,1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2019年06月14日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,俳句の生成を目的として,現代俳句を教師データとしてLSTMに基づく俳句の言語モデルの開発を進めている.言語モデルの汎化性能の向上のため,LSTMへAttentionを導入した.また,俳人の詠んだ俳句および形態素をランダムに入れ替えた俳句を教師データとして,言語モデルが生成した俳句を評価するLSTMを開発した.本稿では,俳句の生成器と評価器の詳細を説明するとともに,生成器に導入したAttention機構が生成俳句に与える影響を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： *言語モデル ,  *文学 ,  計算機発生 ,  *自然言語処理 ,  *表現
準シソーラス用語： *俳句生成 ,  *俳句 ,  言語生成

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (8件)：

• Tosa, N., Obara, H. and Minoh, M.: Hitch Haiku: An Interactive Supporting System for Composing Haiku Poem, Entertainment Computing - ICEC 2008 (Stevens, S. M. and Saldamarco, S. J., eds.), Berlin, Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, pp. 209-216 (2009).
• Rzepka, R. and Araki, K.: Haiku Generator That Reads Blogs and Illustrates Them with Sounds and Images, Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence, IJCAI’15, AAAI Press, pp. 2496-2502 (2015).
• Wu, X., Klyen, M., Ito, K. and Chen, Z.: Haiku Generation Using Deep Neural Networks, 言語処理学会第23回年次大会発表論文集,pp. 1133-1136 (2017).
• Kingma, D. P. and Ba, J.: Adam: A method for stochastic optimization, International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015).
• Sundermeyer, M., Schlüter, R. and Ney, H.: LSTM Neural Networks for Language Modeling, INTERSPEECH (2012).

タイトルに関連する用語 (2件)： 俳句 ,  言語モデル