| 研究課題/領域番号 |
20K11958
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
岡田 真 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 助教 (40336813)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 深層学習 / 自然言語処理 / 文意一貫性 / 文書生成 / 意外性 / 文の意味一貫性 / 文脈破綻 / 文の自動生成 / CVAE / 文意破綻 / 注意機構 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
最近人工知能によるさまざまなデータの自動生成に注目が集まっている．言語処理分野でも文章自動生成が注目されているが，画像など他のメディアと比較すると十分な成果が得られていない現状である．本申請は人工知能の高度な言語能力の獲得を目標として，「意味一貫性」と創造的意外性としての「意味破綻」の双方をコントロール可能で，かつ人間と協調しながら自由に文を生成できる人工知能の構築を目的とする．
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| 研究成果の概要 |
最近人工知能によるデータの自動生成に注目が集まる中，言語処理分野では他のメディアと比較すると十分な成果が得られていないの考えから人工知能の高度な言語能力の獲得を目標として「意味一貫性」と創造的意外性としての「意味破綻」の双方をコントロール可能で，かつ人間と協調しながら自由に文を生成できる人工知能の構築を目的として，漫画を対象としたセリフの感情推定，文意一貫性の理解の可能性を探るための小説の段落境界の推定，深層生成手法の一種である Conditional Variational Autoencoder (CVAE) を基にした先頭と最後から双方向に文を生成する手法など提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工知能によるデータの自動生成が申請の際よりも大きく注目が集まる中，他のメディアと比較すると十分な成果が得られていなかった言語処理分野において，他に先んじて人工知能の高度な言語能力の獲得を目標として「意味一貫性」と創造的意外性としての「意味破綻」の双方をコントロール可能かつ協調しながら自由に文生成可能な人工知能の構築を目的とした本研究のが深層生成手法の一種である Conditional Variational Autoencoder (CVAE) を基にした先頭と最後から双方向に文を生成する手法はなど提案できたことは一定の成果を残したといえる．
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