@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209914,
 author = {平田, 航大 and 横山, 想一郎 and 山下, 倫央 and 川村, 秀憲},
 issue = {5},
 month = {Mar},
 note = {深層学習による文章生成は芸術分野を含む様々な領域に応用されているが，芸術作品のような人間の感性や価値観に関わる情報をコンピュータで扱う手法は未だ確立されていない．こうした課題へのアプローチとして，本研究では，世界最小の定型詩である俳句の評価に取り組む．取り合わせの句と呼ばれる俳句は，一つの俳句の中で二つの物事を盛り込み，読み手に二つの物事の意外な関連性を示唆することで感銘を与えるとされる．こうした取り合わせを評価する手法として，俳句中に含まれる名詞群を形態素解析により抽出し，分散表現に対するコサイン類似度の平均を求める手法，ここに係り受け関係を反映した手法，文ベクトルを用いる手法を提案する．提案手法が俳句中の物事の関連性を測ることができているかを調べる実験を行い，提案手法の有用性を検討する．},
 title = {単語の分散表現を用いた俳句における取り合わせの評価手法},
 year = {2021}
}