意外性を創出する取り合わせ俳句自動生成の検討

摘要

本稿では、意外性のある俳句の生成を目的としてGANをベースとした俳句生成方式を提案した。Generatorを取り合わせ生成部と俳句生成部に分け、取り合わせ生成部には取り合わせの予想外性を、俳句生成部には主題明瞭性を損失関数に加えることで、これらの相反する目的を持って学習する。これによる取り合わせ生成部と俳句生成部とDiscriminatorの3つのモデルによる敵対的学習の方式を提案した。アンケート調査を行い、提案方式により生成された俳句の特徴を調べたが、統計的に有意な結果は確認できなかった。今後の課題として、今回はSeqGANを基にしたモデルであることから単語を単なるラベルとして扱ったが、単語の分散表現などを用いることで意味的な部分の学習をより工夫することが生成俳句のクオリティ向上に必要であると考えられる。また、トピックモデルをWikipediaのテキストデータを基に学習を行なったが、これは俳句に利用されるような季語などの情報は少なく、結果として予想外性や主題明瞭性を算出する際の障害となってしまった。歳時記などのテキストデータを用いて学習をすることでより尤もらしい形でこれら評価指標の算出ができるようになると期待できる。