| Project/Area Number |
17J07068
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Entertainment and game informatics 1
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
亀甲 博貴 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2017)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 自然言語処理 / ゲームAI / 自動解説 / 自然言語生成 / シンボルグラウンディング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
将棋解説文生成のために，解説すべき手順を決定するための局面からの解説木生成手法と，解説木へ解説テキストを付与することによる先読みを含んだ解説文生成手法を提案し，それぞれの実験を行った．
我々は以前の研究において，解説木という概念を提案した．これはゲーム木の一種で，現局面など解説の対象となっている局面を根として解説者が実際に言及している局面への遷移を表現している木である．我々は人間が付与した解説文を自動解析することで対応する解説木を生成する手法を提案した．これにより得られた解説木は人間が付与した解説文が実際に言及している局面やそれに至る手順との対応を表現しているが，この情報は人間の解説者がどういった局面や手順に言及すべきかを表現している．提案システムが人間と同様の解説文を生成するためには，人間が解説すべきと判断するような局面に対してシステムも同様に解説を付与するべきであると考え，人間の解説文から獲得した解説木を教師データとして解説すべき局面や手順の特徴を機械学習によって獲得した．
次に，生成された解説木に対して解説文を付与する手法を提案した．既存の文生成課題の多くは文生成の対象となるデータが静的であったのに対して，本研究課題が取り組む将棋解説文生成は解説文中で着目する局面が同的に遷移するという特徴がある．局面の遷移は前述の提案手法によって解説木として獲得できていることを仮定し，その解説木に従って文生成を行う手法を提案した．
また人間の解説文を観察すると，多くの場合解説木を深さ優先探索の順に走査しながら言及していることが分かったので，解説木を深さ優先探索の順に直列化する．これらの直列化された指し手と指し手の間に自然言語を付与することで，解説文の生成を実現した．
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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