| Data-to-text |
| ❏ トピックに基づく抽象型要約文生成への取り組み |
| 概要 |
| これまでに行った研究では、ニュース記事の要約にトピックを導入する手法を提案した。要約には抽出型要約と抽象型要約があるが、後者の抽象型要約に取り組んだ。近年盛んに利用されている言語モデルであるGPT-2で要約文の生成を行う。テキスト生成における、言語モデルに追加の訓練を行うことなくトピックを導入する手法であるPlug and Play Language Models:PPLMを生成に用いた。現在は、選択体系機能言語学に基づくテキスト生成の研究を行う。選択体系機能言語学（Systemic Functional Linguistics:SFL）は、文法だけでなく、コミュニケーションが行われる状況を考えることを特徴とする言語学である。これまでの研究で用いたトピック導入も行いながら、テキストの対象者の習熟度合いに応じて単語の選択や修辞構造を変化させてテキストを生成する。例えば、幼い子供に向けて説明を行う際は、年齢層の高い対象者に説明を行うときに比べ、表現が易しくなったり、文章の構造が簡単になったりすると考えられる。言語モデルによる生成を活かしながら、テキスト生成をコントロールすることを目指す。 |
| 研究スライド |
