情報付加型生成による表現の推敲支援システム

近年，深層学習を用いた執筆支援に関する研究が行われている[1,2,3]．大規模なデータから学習を行った深層学習モデルを用いた支援は，執筆者の負担や学習コストの軽減を可能にしている．一方，筆者は先行研究[4]において，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修辞表現を付加した複数の文を生成，提案することで，執筆経験の浅い文学作品の執筆者をターゲットとした表現の推敲支援を行う執筆支援システムを提案した．表現の推敲は執筆における重要な過程の一つであるが，その手助けとなる表現辞典の多くは網羅的な側面を持ち，数多の見出しの中から納得のいく表現を自ら選び出す必要がある．そのため実際は執筆者にある程度の経験やセンスが要求されることとなり，負担となりうる．Encoder-Decoderモデルの応用は，執筆者のつづる文の文脈にふさわしい言い換えや形容などの表現の提案を可能にし，評価実験では支援システムとして総合的に良い評価を得ることができた．本研究では，先行研究で取り組んだ文生成のうち，形容などの修飾フレーズの付加を行う文生成を情報付加型生成という問題として提起し，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．そのなかで特に以下の2点を目標として定める．「表現」の一般化気軽に個人でブログなどを執筆し共有することが可能となった昨今の状況を鑑み，より広く表現を捉える手法を提案し支援の幅の拡大を試みる．提案の多様性の促進執筆者の表現に関する想起の支援も視野に入れ，多様な候補の提案を行う手法を提案し実用性の向上を試みる．