中国古代詩は素晴らしい作品が数多く残されているにも関わらず，言語的な難しさから現代の中国人でも解釈が困難な場合がある．古典的な詩を現代語の解釈として翻訳することができれば，現代の詩人の創作活動の支援としても役立つことが期待できる．このため，本研究では，古代中国の詩からその解釈を生成する言語処理モデルを提案する．提案モデルはTransformerを使った生成モデルとなっており，詩歌を入力とし，その解釈を現代語として出力するように学習する．提案モデルは，Attentionisallyouneedのモデルを使用し，生成された解釈文はBLEUスコアで評価した．トークンとして，文字（漢字）を使用する手法と，単語を使用する手法について比較を行い，後者の方がBLEUスコアの評価が高い結果が得られた．また，長文の解釈文について，要約を用いて文字数を少なくして学習させたが，BLEUスコアとしては要約しない場合と同程度の結果が得られた．

近年，GenerativeAIと呼ばれる分野の技術の革新が進み，AIを使った画像生成，文章生成，音楽生成等の研究が盛んに行われており，画像からの文章生成，キーワードからの画像生成などの応用研究やサービスの提供も行われている[1]．AIを使ったアート生成の試みとして，中国古典詩の生成についても多くの研究が行われている．Ryuらは，事前学習済みモデルに基づく中国古典詩の生成の研究を提案した[2]．彼らは主にBARTなどの事前学習モデルを利用したFS2TEXTとRR2TEXTを提案したが，これらのモデルは特定のスタイルの詩文を生成することができる．このモデルの性能を検証するため，詩人や詩作研究者のグループに，中国の古典詩とBARTで生成した詩についての判別をしてもらい，AI詩についてのチューリングテストを行った．600名以上の参加者についての大規模な調査では，ハイレベルな詩のファンたちでも，AIの作品と人間の作品を区別することができないことが明らかとなった．詩歌の創作活動は現代の中国でも人気があり，現代中国の詩人の数は500万人に達している．ところが，中国には古くからの優れた詩歌の作品が残されているにも関わらず，古典的な素養に関する学習の機会の不足から，古典的な詩歌の作品の解釈が難しく感じる人も多く，古典的作品が創作に有効に活用されているとは言えない．古典的詩歌には現代の人からは理解しにくい表現や文法があり，それらの解釈を支援するサービスがあれば，古典的な作品から創作のインスピレーションを得る機会も増えることが期待される．そこで，本研究では，中国の古典的詩歌について，その意味的な解釈を生成するシステムを提案する．提案するモデルではTransformer[3]を使い，encoder側に詩歌を入力し，decoder側で詩歌を説明する文章を出力するように学習させる．学習後は古典詩歌を入力することで，現代人にわかりやすい解釈文が生成される．