本研究は，GPT-2モデルを2回ファインチューニングすることによって，入力文の内容に合うような俳句を生成する手法を提案する．自分の身近な体験を述べた文から俳句を生成し，それを鑑賞してもらうことでユーザの日々の発見を増やし，より生活を楽しませることを目的としている．俳句と鑑賞文およびそれらから抽出した単語を用いてファインチューニングを行い，モデルを構築した．生成された俳句について，人手の評価を行った結果，俳句中の単語と鑑賞文を用いてファインチューニングすることが入力文の内容と合う俳句を生成するために有効であることが分かった．

俳句とは一般に575であり17拍の短詩である．小説やSNSの文章よりも短く，より短時間で鑑賞することができ，また深読みし楽しむこともできるコンテンツである．俳句を作るメリットについて，俳人は，生きづらい日々の中でも俳句は日々の中の小さな喜びの見つけ方を教えてくれる[1]と述べている．このように，俳句を作り鑑賞することで普段の生活の機微をより多角的に発見し，生活を楽しくすることができる．しかし普段俳句を作る機会のない人は，そのような経験をすることがない．近年コンピュータで俳句を自動生成する試みがなされており[2]，特にSeqGAN，LSTM，GPT-2[3]といった深層学習モデルを利用した研究が多く行われている．小西ら[4]は，SeqGANを用い，俳人が詠んだ俳句を生成器に，素人が詠んだ俳句を識別器に入力し，後者に似た俳句を生成している．また太田ら[5]は，LSTMを用いて，拍数や季語を表す素性ベクトルを使い，韻律や季語の制約のある俳句を生成する手法を提案している．平田ら[6]は，GPT-2を用い，俳句だけでなく青空文庫データでモデルを学習し，俳句を生成している．また我々[7]は，GPT-2を用いて，印象ラベルと紐づいた俳句を学習し，特定の印象を与える俳句を生成する手法を提案した．これらの研究の多くはランダムな内容の俳句を生成する．一方，実用上は内容を指定して俳句を生成したい場合もある．内容を指定した俳句生成の研究例として，米田ら[8]は，LSTMを用いて生成した俳句の中から入力画像に合う句を選別することでモチーフ画像に適合する俳句を生成する方法を提案している．しかし，文を入力とする俳句生成の研究は存在しない．本研究では，入力文の内容に合うような俳句を生成する手法を提案する．大規模な俳句および俳句の鑑賞文データを利用して，GPT-2モデルをファインチューニングすることによって，文と単語および俳句を関連付けるモデルを構築する．本研究の成果を用いて，普段俳句に親しくない人に対して，自分の身近な経験を書いた文から俳句を作成し，それを鑑賞する機会を提供することによって生活の素敵を発見し楽しんでもらうことが期待される．俳句の定義について，近年は無季自由律に寛容な意見が主流であるため，本研究では拍数や季語や切れ字の有無は考慮しないこととする．