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本研究課題を通じて「高次な感情、特にユーモアやモラルを人工知能に理解させ、人間にその感情を感じさせるコンテンツを生成する」という挑戦的なテーマにつながる基盤の構築に取り組んだ。
初年度は、ユーモアに関する国際会議ISHSへの参加と文献調査を通じ、認知科学的およびAIの知見を吸収し、データセットの収集準備を行った。それ以降は、ユーモア生成時にモラルを考慮する新しい機能を持つジョーク生成システムを提案し、N-gramコーパスとリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）を使用したモデルを開発、道徳的判断を含めたジョーク生成を行うことが可能であることを確認した。本成果は、国際英文誌ジャーナルであるInformation Processing & Managementに採択されている。従来のRNN手法に代わり、大規模学習済み言語モデルを用いた新たなモデルへのトライ、及び機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を活用した神経科学的アプローチも試みた。マルチモーダルなミームに関する共同研究も行い、視覚情報を含むユーモアの評価データセットを構築、国際会議ワークショップで発表した。
最終年度は、大規模言語モデルを用いてユーモアとモラルの融合を探求し、次の科研費課題への道筋をつけた。全体を通して、ユーモアに対するモラル制約を行う新しいアプローチを確立し、今後の研究に繋げる基盤を築いたといえる。
今後は大規模言語モデルの本格的な利用、心理学的知見の援用を通じて、より高性能なユーモア生成システムの構築及びモラル理解の深化を目指す予定である。
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