層を用いた特異性制御変数を導入して、特異性の大きさを変えた対話応答を生成。state-of-the-art。従来手法より特異性をもたせた応答文が生成できた。ACL18]概要:AMRグラフから意味情報を保ったままテキストを生成するモデルを提案。グラフ構造の情報が消失。大きなグラフでは長いセンテンスが生成されてしまう問題。b))手法:Graph-to-Sequenceモデル。ACL18]概要:ユーザーに対するレビュー作成支援システムの構築。与えられる時に、それらを考慮して生成するタスクとして定義。アスペクトに関する嗜好を捉えたレビュー生成が可能。Workshop)]概要:複数の感情を語に含めた上でテキスト生成を行う。4つの感情を0~1のレンジで組み込んで、テキスト生成を行う。結果:手法の提案のみで検証実験はまだ。Workshop)]概要:構文解析情報を利用して文から質問文の自動生成を行う。手法:文中の関係詞節に着目して、いくつかのルールに基づいて質問文を生成。NLP19]概要:英語文での応答文生成。組み合わせたハイブリッドモデル。値はあまり落ちないが、多様性の向上は見られない。NLP19]概要:前日までの情報を用いた日本語雑談文の生成。ドメインはかなり制限している。なく対話テンプレにクエリを埋める方式。対話テンプレは人手で作成。評価:野球ドメインの雑談において意味のある対話が実現。NLP19]概要:高齢者へのインタビュー発話の生成。データ作成段階でシステムの実験結果はまだ。Encoder-Decoderモデルを利用。227本を対象にコピー文の分析。タイプ)からコピー文を生成する。自動生成実験は今後の課題。タイプの3つの観点で分析。手法:コピー文の生成方法として以下の4タイプを提案。コピー文の生成は可能だが、発話のみから構成されるコピー文は14(/227)本のみと少ないため、発話外からのコピー文の生成が必要。NLP19]概要:日本語キャッチコピーの分析。ための、コーパス構築およびその分析と実験。キャッチコピー制作過程の単語穴埋め支援システムの試作。結果:意味の通る生成自体は可能。単語反復などの修辞技法は捉えられていない。募集要項からキャッチコピーを生成。用いることでより入力に固有の生成を行う。結果:従来モデルより提案手法の方が復元機構を加えたことにより特徴性が高い。高い応答を返すことで改善を検証。共起の強い単語の出力ができている。まとめ文生成研究の現状についての調査結果をまとめます。モデル等により生成した文の流暢性は確保できるが、頻出する文(正解しやすい文)が出力されやすくなってしまう問題が多く報告されている。その改善のための、流暢性と多様性のどちらも成立できるモデルの研究が増えてきている。コンテキストを含んだ長い文書(ストーリー系)の生成はまだ人間程度には遠い。調査をして改めて日本語は英語と比較して数歩進展が遅い印象を受けた。英語データセットの豊富さを確認。日本語の大規模データセットはかなりの貢献になる。プロダクトの観点から2019年現在の技術ではパーソナライズしたスカウト文を生成することは難しい。現在は文の生成ではなくメールのチェックにAIを利用している(機械学習技術によるスカウトメールのクオリティフィルタ)。将来的には、AI(LAPRAS)が信頼し合える友人のように個人の新しい生き方を提案してくれるような世界観を実現したい。おわりに本記事では、文生成研究の現状について調査してまとめました。スカウトメール生成において、候補者に強くパーソナライズした文の生成が重要であると考えています。モデルを基にした技術では、文自体の流暢性は担保できますが、パーソナライズという観点においては完全に自動で文を生成することは難しいと判断しました。リサーチチームとしては、特徴を捉えた文生成が行えるモデルを日本語に適用して検証を行い、パーソナライズされた文の作成を支援する枠組みの導入を検討予定です。