LUNON:相対尤度に基づくテキストの本人らしさの評価指標

る上で不可欠である。特定の個人の文体や考え方を本人らしく模倣した本研究では、本人らしさを、対象個人によって生テキスト生成において、生成されたテキストの「本成される可能性が高い一方で、他者によって生成さ人らしさ」を定量的に評価することは重要な課題でれる可能性が低い言語パターンをテキストが示す度ある。しかし従来の自動評価指標は、一般的な言語合いと定義する。本人らしいテキストは、単に対象パターンと区別される「本人らしさ」の微妙な違い個人が頻繁に用いる表現を含むだけでなく、言葉のを十分に捉えられていない。本論文では、対象個人流れや世界の見方といった、対象個人に固有の確率の文章で訓練した言語モデルでは高確率だが、一般的生成過程を反映していると考えられる。確率論的的な文章で訓練したモデルでは低確率となるテキ観点から見ると、本人らしい発話とは、対象個人のストほど本人らしい、という単純な仮説を立て、そ文章で訓練した言語モデルの下では尤もらしいが、の検証のために、両モデル間の正規化された対数尤一般的な文章で訓練したモデルの下では相対的に尤度差に基づく評価指標LUNONを提案する。日本人もらしくないものと仮定できる。しかし、この根底アイドルのブログ記事を用いた実験では、LUNONにある確率的非対称性を明示的にモデル化した既存のスコアは専門知識を有するファンによる本人ら手法は存在しない。しさ評価と中程度の相関（Spearmanの𝜌≈0.58）を既存の評価指標は、このような確率的観点から本示し、この仮説を支持した。一方で、モデルの学習人らしさを評価するものではない。単語の重なりにデータと人間評価者の知識量の差に起因する乖離も基づく従来の指標（例：BLEU[4]）や埋め込み類似観察された。度に基づく指標（例：BERTScore[5]）は、参照テキストとの類似性を測定するものであり、対象個人と