新聞記事を入力とし，記事の内容を要約する都々逸を出力する齊藤ら[?]の手法の改良を試みた．具体的には，訓練データとなる都々逸の作成数を従来より増やし，候補の絞り込みをTF-IDF，BERTの回帰モデルを使用し改良した．また，生成アルゴリズムの制約を追加し，単語の重複を排除するように改良を行った．結果として，大幅な都々逸候補数の増加と生成する都々逸の質の向上に成功した．1）

新聞記事の見出しは，本文の概要を正確に示す必要がある．また，簡潔で内容が伝わりやすいことが求められると同時にインパクトがあることが望ましい.都々逸は語呂が良く,頭に残りやすい七五調である．そこで，齋藤ら[?]はText-toText型のニューラル言語モデルを用いて新聞記事の内容を要約する都々逸を自動的に生成する手法を提案している.都々逸とは，七・七・七・五のリズムに従う定型詩であり，始まりは江戸末期に寄席芸人が寄席で歌ったものが流行した事による．区切られた4つの部分をそれぞれ上七，中七，下七，座五と呼ぶ．さらに，それぞれの句は以下のようにより細かく区切られる(それぞれを以下では半句と呼ぶ)．•上七···3+4モーラまたは4+4モーラ•中七···4+3モーラまたは2+5モーラ•下七···3+4モーラまたは4+4モーラ•座五···5モーラ半句の区切り(上記の"+"の部分)は形態素境界である．また，内容語と機能語が区切りで分かれてはいけない．例えば，上七で「クリス」+「マスイブ」や「東京」+「へ行こう」のように区切ることはできない．1）本研究の第1～第3著者は同等の貢献⾒出し+本⽂⾒出し+本⽂強い寒気が南下7⽇午後は雪の範囲拡⼤成⼈の⽇は厳寒に⾒出し候補①強い寒気が雪成⼈厳寒に⽳空き都々逸厳寒に候補②強い寒気が南下拡⼤の作成候補③強い寒気範囲拡⼤成⼈候補のランキング統計的な候補①強い寒気が雪降り始め成⼈迎えて厳寒に⽳埋め候補②強い寒さ寒気が南下北陸拡⼤厳寒にスコアリング都々逸+本⽂都々逸+本⽂候補①強い寒気が雪成⼈迎えて降り始め厳寒に