川柳は日本の伝統文芸の一つである．詩や俳句に関する機械学習を用いた研究は散見されるが，川柳に関するものはない．本研究では，川柳を構成する要素を様々な指標に分解し，それらの予測を組み合わせることで，より高精度な川柳評価を予測する手法を提案する．クラウドソーシングを用いて川柳データセットを構築し，BERT-likeモデルをファインチューニングすることより川柳の評価を予測する．それに加え，川柳をデータに事前学習モデルの追加学習を行い，川柳の特徴を理解したSenryuBERTを構築する．

近年，人工知能による創作活動はめざましい発展を遂げている．自然言語処理においては詩や俳句などの生成研究[1,2]がある．その一方で，それらの理解に関する研究はほとんどされていない．それらの理解には創作物の持つ面白さや独創性などが関わってくる．面白さは人のコミュニケーションの中でも大きな役割を担っている．つまり，人と計算機のコミュニケーションを円滑にするためには，計算機による面白さの理解が重要な要素となる．本研究では川柳という文芸を対象とし，人が川柳の面白さをどのように理解しているか，また，計算機がそれを理解できるかを分析する．川柳は俳句と同様に五・七・五の音数を持ち，元来は俳諧連歌の長句が独立したものである．短句に対しての前句付けが流行したことにより生まれた文芸であり，口語的で風刺的な内容が特徴である．川柳の面白さは人が理解するにおいても難しく，これを計算機に理解させるのはさらに難しいタスクである．この問題に取り組むにあたって，川柳の面白さを構成する要素を細分化し，判断しやすい指標を設けることで，川柳の総合的な面白さの予測を目指す．川柳の面白さを定量分析するために，クラウドソーシングによって各指標をアノテーションする．得られたアノテーションをもとに言語モデルのファインチューニングを行い，川柳を入力し川柳の総合的な評価を予測するタスクを行う．川柳の評価を直接予測する場合と，細分化した指標の予測を組み合わせる場合の精度の差を比較する．