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J-GLOBAL ID:202102218819974800   整理番号:21A2310971

Transformerによる言語モデルを用いた俳句生成とその評価

著者 (4件):
資料名:
巻: 2021  号: IFAT-143  ページ: Vol.2021-IFAT-143,No.2,1-6 (WEB ONLY)  発行年: 2021年07月23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)
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本稿では,人工知能技術の芸術分野の応用として俳句に着目し,Transformerをベースとした言語モデルであるGPT-2を用いて俳句生成を行う.過去の俳句作品や青空文庫で学習を行い,生成された俳句に対して,季語数,音数,切れ字数に制約を持つ有季定型句の制約を評価指標として用いる.また,品詞の並びが適切である,俳句の意味が通じる,といった人間による主観評価も行う.これらの評価指標を用いて,俳句生成における言語モデルの有効性を検証する.(著者抄録)
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分類 (1件):
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自然語処理 
引用文献 (13件):
  • 川村秀憲,山下倫央,横山想一郎: 人工知能が俳句を詠むAI一茶くんの挑戦,オーム社 (2021).
  • Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L. and Polosukhin, I.: Attention Is All You Need, CoRR, Vol. abs/1706.03762 (online), available from <http://arxiv.org/abs/1706.03762> (2017).
  • Devlin, J., Chang, M., Lee, K. and Toutanova, K.: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, CoRR, Vol. abs/1810.04805 (online), available from <http://arxiv.org/abs/1810.04805> (2018).
  • Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. and Sutskever, I.: Language Models are Unsupervised Multitask Learners, Technical report.
  • Wu, X., Klyen, M., Ito, K. and Chen, Z.: Haiku generation using deep neural networks, Proceedings of the Twenty-third Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing,(Tsukuba, Japan March 2017) (2017).
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タイトルに関連する用語 (4件):
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