画像キャプション生成及び物体認識を用いた駄洒落文ランキング手法の評価

ソーシャルロボットが画像入力より得られる周辺状況に基づいた発話を行う際，駄洒落等のユーモアを付加できれば，ユーザはロボットに対しより高い親近感を持ちうると考えられる．本研究では既存のキャプション生成モデルや物体検出を用いて画像から画像内容に即した語を抽出し，駄洒落文を収集したコーパスから画像の描画内容に即した駄洒落文を選択するためのランキング手法を提案する．