講演情報
[7A-04]構成要素に注目した囲碁解説文の分類と生成
*西村 鷹和1、欅 惇志2、関 洋平3 (1. 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類、2. 一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科、3. 筑波大学 図書館情報メディア系)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
キーワード：
囲碁、コーパス構築、解説文生成、RoBERTa、LLM
本研究では，一貫性のある囲碁解説文の生成を目指す。近年，生成AIを利用して囲碁の解説文を生成する試みがあるが，生成される解説文には，一貫性が欠落する傾向が見られる。そこで，本研究では，囲碁の対局データから解説文を収集し，＜攻守＞，＜極性＞等の6つの分類項目を設定し，適切に組み合わせることにより一貫性のある解説文の生成を試みる。なお，＜攻守＞は解説文の内容が攻めと守りどちらについてかを区別する項目，＜極性＞は解説文の内容が良いことか悪いことかを区別する項目である。次に人手により1,600件の分類コーパスを構築する。そして，事前学習済みの言語モデルであるRoBERTaを用いて分類モデルを構築し，大量の解説文を自動分類することで，解説文生成用のコーパスを作成する。解説文生成には大規模言語モデル（GPT等）を使用し，プロンプトに「生成対象局面」，「AI評価値」，「参考となる局面と解説文のセット」などを入力する。「参考となる局面と解説文のセット」を入力する際は解説文生成用のコーパスを参照する。これにより一貫性のある解説文の生成を目指す。