情報付加型生成による表現の推敲支援システム

本研究は，Encoder-Decoderモデルによる系列変換を応用し，執筆者のつづった文から形容や比喩といったさまざまな表現を付加した複数の候補文を生成，提案することで，執筆者の表現の幅を広げ，膨らませることを支援する実用的な推敲支援システムの構築を目指す．その中で，幅広く表現を捉えたパラレルコーパスの構築を行い，デコーディングや学習モデルの側面から表現の提案の多様性を促進する生成モデルを提案する．