本研究では，決算短信における業績要因文を対象として，文生成にいわゆる大規模言語モデル的手法を使わず，指定の文集合のみを参照して単語・文節の極性を学習し，明示された基準を用いて同義の文や対義の文（意味反転文）を出力する手法を提案した．具体的には，少数の極性提示表現例をもとに，文章中の全文節の極性を自動で算出する．その後，入力文の置換箇所を極性によって定め，置換先の組み合わせ表現を極性や機能語の接続頻度を元に決定し，同義文や対義文の出力を行った．

現在，生成AIの発展は目覚ましく，ChatGPTをリリースしたOpenAIをはじめ，Google，Amazon，Meta，Appleなど多くの企業がモデルを発表し，性能向上に力を入れている．自然言語処理分野でも生成AIの能力は飛躍的に向上し，ChatGPTに医師国家試験を解かせるテストでは2023年には英語で，2024年には日本語でも最低合格得点率を上回る結果が出た[1]．しかし，生成ＡＩによる出力はハルシネーションや学習データの偏りによる誤りの可能性が拭えない．ハルシネーションはAIが事実に基づかない情報を生成する現象のことで，これは生成AIの原理的に排除不可能という主張[2]も存在する．一方，学習データの偏りはモデルの偏りを生み，出力にモデル特有の本来不必要なバイアスを与えている．実際，GPTによって生成された日本語フェイクニュースのデータiを機械学習(T5[3])で自動判別すると高精度・高再現率（両者ともに97%前後）で判別できた．このデータセットには事実関係を確認しなければ真偽を判断できない文が相当数含まれていたため，機械学ihttps://github.com/tanreinama/Japanese-Fakenews-Dataset習が文意からニュースの真偽を推定することはできない．つまりGPTの出力には元の文には無い偏りが存在し，機械学習はそれを識別したと考えられる．またAIの出力過程は基本的にブラックボックスである．そのため出力に上記のような問題が発生した場合，解決が難しい可能性が考えられる．そこで本研究では，指定の文集合のみを参照し，出力プロセスを確認可能な文章生成手法を提案する．参照データの制限は，出力目標に即した文集合のみを参照することで，ノイズとなる情報を記憶させずハルシネーションや不必要なバイアスの抑制を目的としている．また出力プロセスを確認可能とは，出力がどのような経緯で生成されたか説明できることを指し，出力に誤りが存在した際，容易に原因究明できることを目的としている．具体的には決算短信から抽出した業績要因を表す文(以下，業績要因文)12万文余のデータを参照して，業績要因文に類する文章が与えられた際に同義の文や対義の文を生成した．以下は業績要因文の例である．またプレミアムヘアケア製品の「ジョン・フリーダ」でも新製品及び改良品を発売し、欧州で順調な伸びを示しましたが、米国では競争激化の影響を受けて伸び悩み、美容サロン向けでは、ほぼ横ばいに推移しました本手法では業績要因文の「新製品」「改良品」「順調な伸び」といったポジティブ極性表現や「競争激化」「影響を受け」「伸び悩み」といったネガティブ極性表現を推定し，置換先の表現を極性スコアや機能語の接続頻度を元に決定することで文章生成を行う．本手法により説明可能性・確実性の高い文生成を行えるほか，生成の前段階で行う文中出現単語の自動極性分析も，文章内容把握の補佐や文意と一致しない誤り単語検出に寄与すると考える．また，大量の業績要因文に対して同義文，対義文を自動生成することで，そのデータセットはSentenceBERT[4]等の対照学習のための学習データとしても利用可能であると考える．.関連研究として，酒井らは，決算短信から業績要因文を抽出する手法を提案しており[5]，本研究で用いる業績要因文は，酒井からの手法に基づいて抽出されたものである．酒井らは業績要因抽出の手がかりとなる極性文節自動抽出も行っており，業績の良し悪しを示す語句（手がかり表現）を自動で抽出している．HuangらやGarciaらは，既存の文を元にした文意が異なる文(偽情報)の自動生成を行っている[6][7]．これらの研究に対して本研究は，極性判定を係り受け関係ではなく各話題内の出現比率によって行う点，文生成ではノイズとなりうるデータを一切参照させないで出力を行い，生成表現選択の過程を確認可能という点で先行研究と異なる．