データ解釈に基づく説明可能な文章生成技術の確立

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本年度はデータの表面的な内容だけでなく，データ特徴に基づく比較や傾向によるデータ解釈が必要な文章も対象にした，データからの文章生成に向けた実験を行いました．実世界のデータとテキストで構築されたデータセットにおいて，入力データだけでは目的のテキストの属性を予測できず，それにより，正しい目的テキストを生成できない問題が存在します．前年度は，分析によって予測できない属性を取得し，それを入力データの一部として与える実験により，入力データ内容を反映した正しいテキスト生成を行うには，予測不可能な属性を入力データの一部とすることが不可欠であることが示唆されました．今年度は，入力データと出力テキストの両方を用いて，その関係性を獲得することで，入力データのみからは予測不可能な出力テキストの属性を獲得することを目指しました．その結果，あるデータとそのデータの内容に関するテキストの潜在的な関係性を，別のデータと共に用いることで，別のデータの内容を反映した新たなテキストを生成することができました．つまり，データとテキストの関係性を利用し，データに現れないテキストの潜在的な属性を取得し，新たなテキスト生成に応用することができたと言えます．しかしながら，この実験では，データの表面的な内容について述べたテキストの生成に向けたデータセットを用いていたため，より複雑なデータとテキストの関係性獲得には課題が残っています．