意外性を創出する取り合わせ俳句自動生成の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TSI21006

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成研究会

発行日: 2021/01/20

タイトル(英語): Study on Haiku Generation to Inject Sense of Surprise using GAN with Assorted Words

著者名: 信末 竜空(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Ryuku Nobusue(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: 俳句|ＧＡＮ|意外性|トピックモデル|Haiku|GAN|Sense of Surprise|Topic Model

要約(日本語): インターネットの発達によって人々が大量の情報にさられれる様になった今日では意外性が人の興味を惹きつける要素として注目されている。本稿ではGANをベースとした意外性のある俳句の生成方式を提案する。俳句の主題明瞭性と取り合わせの予想外性をトピックモデルを用いて定義し、これらを損失関数に組み込むことで俳句の意外性を学習する。

要約(英語): This paper addresses a GAN-based method to generate Haiku with``sense of surprise’’. Since Haiku is mostly considered to be praised when involving unforeseen but emotion-conscious appealed expression, it is difficult for even experts to generate such types of Haiku. Therefore we introduce 2 features such as distinctness of the subject of Haiku and the unexpectedness of the assorted words, and generate Haiku with sense of surprise using loss function of the above mentioned features to GAN. Experimental results are also discussed.

本誌: 2021年1月23日分野横断型新システム創成研究会

本誌掲載ページ: 25-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 470 Kバイト