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GPT-2が生成した文章に対する書き手の個性に着目した自動分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230157
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230157ce3cdef5-00b6-442d-a9ec-f39f43ae6662
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | GPT-2が生成した文章に対する書き手の個性に着目した自動分類 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 都立産業技術高専 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 都立産業技術高専 | ||||||||||
| 著者名 |
波多野, 陸
× 波多野, 陸
× 横井, 健
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 現在、機械学習による文章の自動生成ではGPTやBERT等の大規模な事前学習モデルを用いた手法が一般的である。事前学習モデルはインターネット上の大量の文章を用いて学習が行われたため、多くの書き手による文章が教師データとして利用されている。そのため、事前学習モデルからは様々な書き手の文章が生成され、書き手を指定した文章生成は困難である。そこで、本研究では書き手の個性に着目した生成文章の自動分類を提案する。書き手の個性を学習した分類モデルを用いることで、GPT-2が生成した文章の中から指定した書き手に近い文章を見つけることが可能となる。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 741-742, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||