2018年度人工知能学会全国大会（第32回）
2018年6月5日〜6月8日鹿児島県鹿児島市（城山観光ホテル）
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2018年6月5日〜6月8日鹿児島県鹿児島市（城山観光ホテル）
[1B2-OS-11b-01]LSTMを用いた俳句自動生成器の開発
〇米田 航紀1、横山 想一郎2、山下 倫央2、川村 秀憲2(1. 北海道大学 工学部、2. 北海道大学 大学院情報科学研究科)
キーワード：
人工知能、俳句、深層学習
深層学習を使用した芸術の作成が近年注目を集めている。
また、日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある。
そこで、俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うこと で、芸術作成としての深層学習の有用性を示す。
まず、我々は大量の過去の俳句に基づいてLSTMを訓練し、LSTMに文字列を生成させる。
2つめに、生成された文字列から俳句としての条件を満たすものを抽出し、モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する。
評価値が高ければ、生成された俳句がモチーフ画像に適合しているとみなす。
この過程で、LSTM が俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った。
また、日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある。
そこで、俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うこと で、芸術作成としての深層学習の有用性を示す。
まず、我々は大量の過去の俳句に基づいてLSTMを訓練し、LSTMに文字列を生成させる。
2つめに、生成された文字列から俳句としての条件を満たすものを抽出し、モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する。
評価値が高ければ、生成された俳句がモチーフ画像に適合しているとみなす。
この過程で、LSTM が俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った。