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J-GLOBAL ID：202102284839352908   整理番号：21A1023652

単語の分散表現を用いた俳句における取り合わせの評価手法

著者 (4件)： 平田航大 (北大 工) ,  横山想一郎 (北大 大学院情報科学院) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学院) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学院)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2021  号： ICS-201  ページ： Vol.2021-ICS-201,No.5,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2021年03月02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： 深層学習による文章生成は芸術分野を含む様々な領域に応用されているが,芸術作品のような人間の感性や価値観に関わる情報をコンピュータで扱う手法は未だ確立されていない.こうした課題へのアプローチとして,本研究では,世界最小の定型詩である俳句の評価に取り組む.取り合わせの句と呼ばれる俳句は,一つの俳句の中で二つの物事を盛り込み,読み手に二つの物事の意外な関連性を示唆することで感銘を与えるとされる.こうした取り合わせを評価する手法として,俳句中に含まれる名詞群を形態素解析により抽出し,分散表現に対するコサイン類似度の平均を求める手法,ここに係り受け関係を反映した手法,文ベクトルを用いる手法を提案する.提案手法が俳句中の物事の関連性を測ることができているかを調べる実験を行い,提案手法の有用性を検討する.(著者抄録)

シソーラス用語： 文学 ,  *形態素解析 ,  機械学習 ,  文書処理 ,  名詞 ,  類似性 ,  構文分析 ,  ベクトル ,  評価基準 ,  評価試験 ,  *分散表現 ,  深層学習 ,  文章生成 ,  評価指標
準シソーラス用語： *俳句 ,  コサイン類似度 ,  係り受け解析 ,  文ベクトル

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (28件)：

• 横山想一郎,高橋 遼,山下倫央,川村秀憲: 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,社会システムと情報技術研究ウィーク 2020 (WSSIT20)(虻田郡留寿都村) (2020).
• 米田航紀,横山想一郎,山下倫央,川村秀憲: LSTMを用いた俳句自動生成器の開発,人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会 (2018),一般社団法人 人工知能学会,pp. 1B2OS11b01-1B2OS11b01 (2018).
• 松原 仁,佐藤理史,赤石美奈,角 薫,迎山和司,中島秀之,瀬名秀明,村井 源,大塚裕子: コンピュータに星新一のようなショートショートを創作させる試み,人工知能学会全国大会論文集,Vol. JSAI2013, pp. 2D11-2D11(オンライン),DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2013.0 2D11 (2013).
• Hochreiter, S. and Schmidhuber, J.: Long Short-Term Memory, Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780 (online), DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 (1997).
• 上野未貴: 感性を考慮した絵と言語に基づく人と計算機間のコミュニケーション創発に関する研究,技術報告,大阪府立大学 (2015).

タイトルに関連する用語 (4件)： 単語 ,  分散表現 ,  俳句 ,  評価手法