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J-GLOBAL ID：202002247388522951   整理番号：20A0700200

深層学習を用いた言語モデルによる俳句生成におけるトークン単位選択

Tokenization Unit Slection on Haiku Generation using Neural Language Model

著者 (4件)： 横山想一郎 (北大 大学院情報科学研究院) ,  高橋遼 (北大 工) ,  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： 2020  号： ICS-198  ページ： Vol.2020-ICS-198,No.5,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月29日 
JST資料番号： U0451A  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,深層学習が芸術分野へ応用され,文章生成でも大きな成果を挙げつつある.本稿ではLong-Short Term Memory(LSTM)を用いた言語モデルを中心として,俳句生成を行うシステムを構築することを目指す.言語モデルの構築に際して,トークン単位の違いや韻律の区切り方の違いが推定精度に及ぼす影響を検証した.(著者抄録)

シソーラス用語： *文学 ,  *文書処理 ,  *言語モデル ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  生産 ,  単位
準シソーラス用語： *俳句生成 ,  *俳句 ,  *文章生成 ,  *深層学習 ,  自動生成 ,  最小単位 ,  トークン単位

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

引用文献 (11件)：

• 松山諒平,佐藤理史,松崎拓也:人狼ログからの小説の自動生成,言語処理学会第23回年次大会発表論文集,pp. 32-35 (2017).
• Zhang, X. and Lapata, M.: Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Networks, Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Doha, Qatar, Association for Computational Linguistics, pp. 670-680 (online), DOI: 10.3115/v1/D14-1074 (2014).
• Xian-chao, W., Momo, K., Kazushige, I. and Zhan, C.: Haiku Generation Using Deep Neural Networks (2017).
• 伊藤拓哉,五十嵐広太, 小方孝:俳句生成への多重的アプローチの考察,人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2018, pp. 3B1OS22a04-3B1OS22a04 (2018).
• Ogata, T.: Computational and cognitive approaches to narratology from the perspective of narrative generation, Computational and cognitive approaches to narratology, IGI Global, pp. 1-74 (2016).

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  言語モデル ,  俳句 ,  トークン