WEKO3
アイテム
キャプション及び物体認識ラベルを用いた画像に関連する駄洒落文の選択手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218701
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218701a2e46d92-bcf2-47b9-b488-ccf3b0a869a7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL22252011.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-06-22 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | キャプション及び物体認識ラベルを用いた画像に関連する駄洒落文の選択手法 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Selection Method of Pun Sentences Reflecting Picture Depiction and Object Labels | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 対話 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学大学院理工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者名 |
浅野, 歴
× 浅野, 歴
× 谷津, 元樹
× 森田, 武史
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | ソーシャルロボットが画像入力より得られる周辺状況に基づいた発話を行う際，駄洒落等のユーモアを付加できれば，ユーザはロボットに対しより高い親近感を持ちうると考えられる．関連研究として，駄洒落を含む画像キャプション生成手法が提案されている．この画像キャプション生成モデルの構築には，画像とその描画内容に即した駄洒落文のペアを集めたデータセットが必要となるが，現在，日本語を対象とした本データセットは公開されておらず，本データセット作成コストが高いという課題がある．そこで，本研究では既存のキャプション生成モデルやオブジェクト検出を用いて画像から重要語を抽出し，駄洒落文を収集したコーパスから画像に合った駄洒落文を選択するためのランキング手法を提案する．MS COCO データセットからランダムに選択した 10 枚の画像に対して提案手法を用いて各画像に合った駄洒落文を選択し，10 名の被験者に「駄洒落文が画像に対して適切であるか」を質問し，5 段階評価を行った．その結果，評価値の平均は 3.11 となり「どちらともいえない」を若干上回る結果が得られた． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2022-NL-252, 号 11, p. 1-6, 発行日 2022-06-22 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
