| 研究課題/領域番号 |
19H04162
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
鈴木 潤 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 教授 (80396150)
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| 研究分担者 |
松林 優一郎 東北大学, 教育学研究科, 准教授 (20582901)
乾 健太郎 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (60272689)
赤間 怜奈 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 助教 (70912533)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 人工知能 / 機械学習 / 文章生成 / 解釈性 / 説明性 / 深層学習 / 自然言語生成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
「自然言語て記述された文章から，事前の定義に従って別の文章を生成する」という文章生成の問題（例：自動翻訳，対話）では，「符号化復号化器」と呼ばれるれる深層ニューラルネットワ ークに基づく方法論が現在主流である．しかし，符号化復号化器に基づく方法論とその延長線上の技術では，極めて流暢な文章が得られる半面，説明不能な文章をしばしば生成するという問題点がある．そこで本研究では，「処理過程の説明性を備えた文章変換計算機構の実現により説明不能な生成の発生メカヌズムを解明し，根本的な解決に向けた指針を得られるか」という学術的な問いを探究する．
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| 研究成果の概要 |
人間と同等レベルの文章生成計算機構の実現は，人工知能および自然言語処理研究における最重要かつ最難関な未解決課題の一つである．現在の深層ニューラルネットに基づく方法は流暢な文章を生成できるようになった反面，誤生成問題という新たな課題が指摘されている．
本研究では，この誤生成問題の解消および発生メカニズムの解明を目的として，事例を用いて誤生成の要因を判断する方法やその根拠として利用するために自然言語解析の高精度化などいくつかの重要な研究を行い問題解決に向けた研究成果を創出した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
文章生成における誤生成問題は一見小さな技術的課題のように思えるが，誹謗中傷，差別，卑猥な表現と捉えられるような，状況的，或いは，社会通念的に不適切な文章を実用システムが一度でも誤生成してしまうと致命的な社会問題となりえるという潜在的リスクがある．このことから，誤生成問題の解決に向けた研究成果は社会的に大きな意義がある．また，学術的にも，人間と同等レベルの文章生成技術の実現は，自然言語処理研究の古くからの最難関未解決課題の一つであり，達成に向けた研究成果の意義は高い．
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