| 研究実績の概要 |
提案者らは人工知能の技術を用いてコンピュータに星新一のような短編物語、すなわちショートショートを自動創作させることを目指している。そのためにはショートショートのアイデアを創作すること、創作したアイデアを日本語の文章とすることという困難な技術課題が存在するが、創作したショートショートの作品が星新一の作品とどの程度似ているか（星新一らしいか）を評価する尺度も必要になる。作家の特徴は作品で使われる単語や文の長さなどにも表れるが、ストーリーの展開にも当然現れると考えられる。しかしそれをコンピュータで評価する道具が存在しない。本研究はコンピュータ将棋における評価関数の自動学習にヒントを得て小説の星新一らしさを表す評価関数をコンピュータによって構築することを目標とした。
無限の探索空間を自動学習可能な有限の空間に縮退させるための工夫が必要である。佐藤らが星新一のショートショートの物語の構造を数十のパターンに分類している（佐藤千恵他：星新一ショートショート文学の物語パターン抽出、情報知識学会、vol.20,no.2,pp.123-128）。佐藤らのパターンはショートショートを理解するためのものでそのままでは本研究の目的には使えないので、本研究では佐藤らのパターンに修正追加を加えて適切な物語構造パターンの集合を作った。その中で星新一がどのパターンを選択したかを教師信号としてボナンザメソッド（これも本研究に適したものに改変する）を適用して（あたかも羽生善治らしさを表す評価関数を学習するように）星新一らしさを表す評価関数を学習した。それなりの評価関数はできたものの、残念ながら期待したほど優れたものにならなかった。今後はその理由を分析して評価関数をよいものにしてきたいと考えている。
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