本研究では，絵文字の量を制御可能な絵文字挿入手法を提案する．従来の絵文字挿入手法は，1つの絵文字を挿入することを前提としている．しかし実際には，複数の絵文字が使われることが多々ある．そこで本研究では，指定された絵文字割合（文中の文字数に対する絵文字数の割合）に基づき絵文字を自動挿入する手法を提案する．提案手法は，まず，BERTにより絵文字の挿入位置と各位置における絵文字数を推定する．その後，RNNにより挿入する絵文字系列を生成することで，文中の複数箇所に複数絵文字の挿入を可能とする．Xから作成したデータを用いた実験の結果，F値は低い値であったが，人手による主観評価では，人が行った絵文字挿入よりも好ましい挿入ができることを確認した．

絵文字は，書き手の感情など，文字だけでは伝えきれない情報を伝えられたり[8,11,9]，読み手に親近感やポジティブな印象を与えられたり[10]できることから，文に対応する絵文字を予測する研究[2,1,6]や絵文字を含まない文に絵文字を自動挿入する研究[4]が行われている．これらの従来研究では，1文に対応する絵文字は1つであると仮定しており，従来の絵文字挿入手法では，1文に対して1つの絵文字しか挿入することができない．しかし実際には，書き手が強い感情を伝えたい時などは，複数の絵文字を文に含めることが多々ある．そこで本研究では，絵文字挿入対象の文と共に，文中の文字数に対する絵文字数の割合を表す絵文字割合を入力として受け付け，指定された絵文字割合で絵文字を自動挿入する手法を提案する．提案手法は，BERT[3]による「挿入位置推定」とRNNによる「絵文字系列生成」により，文中の複数箇所に複数絵文字の挿入を可能とする．具体的には，まず，BERTにより，挿入対象文の各単語に対して，直後に挿入される絵文字数を推定する分類問題を解くことで，絵文字の挿入位置と各位置における絵文字数を推定する．その後，1つ以上の絵文字が挿入されると推定された位置において，RNNにより挿入する絵文字系列を生成することで，文中の複数箇所に複数の絵文字を挿入する．X（旧Twitter）から作成したデータを用いて提案手法の自動評価と人手による主観評価を行った．主観評価では，絵文字挿入により文の意味が変わっていないか，文が不自然になっていないか，文の感情がより伝わるようになったか，文の印象が良くなったかを評価した．その結果，F値は16.4%と低い値となったが，主観評価では人手による絵文字挿入と比較して，提案手法は意味を変えることなくより自然に絵文字を挿入し，文の感情がより伝わり，印象が良い絵文字挿入ができることを確認できた．