{"id":240315,"updated":"2025-01-19T08:01:04.340856+00:00","links":{},"created":"2025-01-19T01:44:26.250675+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240315","sets":["6164:6165:6640:11802"]},"path":["11802"],"owner":"44499","recid":"240315","title":["大規模言語モデルを用いたライブ配信コメント生成手法の提案"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2024-06-19"},"_buckets":{"deposit":"e6bd9dcd-337a-48d4-8ce8-e78dc5c06e7e"},"_deposit":{"id":"240315","pid":{"type":"depid","value":"240315","revision_id":0},"owners":[44499],"status":"published","created_by":44499},"item_title":"大規模言語モデルを用いたライブ配信コメント生成手法の提案","author_link":["659059","659058","659057"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"大規模言語モデルを用いたライブ配信コメント生成手法の提案"},{"subitem_title":"A Method of Live Streaming Comment Generation Using Large-Scale Language Models","subitem_title_language":"en"}]},"item_type_id":"18","publish_date":"2024-06-19","item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_18_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"名古屋工業大学大学院工学研究科博士前期課程工学専攻メディア情報プログラム"},{"subitem_text_value":"名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻"},{"subitem_text_value":"名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/240315/files/IPSJ-DICOMO2024191.pdf","label":"IPSJ-DICOMO2024191.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2026-06-19"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DICOMO2024191.pdf","filesize":[{"value":"1.3 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"660","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"330","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"19ba47a6-f186-4618-aff2-b13ed3e95373","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_18_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"大野, 郁真"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"梶岡, 慎輔"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"山本, 大介"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_5794","resourcetype":"conference paper"}]},"item_18_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"近年,YouTube Live などの動画生配信プラットフォームの普及により誰でも簡単に配信を行うことができるようになった.生配信において,コメント機能を用いて配信者と視聴者との間でコミュニケーションをとれることが利点の一つだが,著名人でもない限り配信を始めた初期段階に多くの視聴者を獲得することは難しく,コメントの量も少なくなる.そこで本研究では配信者の発言から GPT を用いてコメントを自動生成するシステムを提案することで配信の盛況を補助することを目的とする.GPT とは自然な文章を生成するための言語モデルであり,ファインチューニングを行うことで特定の用途に特化させた文章を生成させることができる.しかし,GPT を用いてただ文章を生成するだけでは配信者の発言に対するレスポンスであるコメントのような文章が生成されない.よって,その問題を解決するために既存のコメント数の多い動画のコメントをデータセットとして用いる.また,既存配信のアーカイブの配信者の発言とそれに対するコメントのペアからデータセットを作成する機能を提案する.そして,提案システムに基づいてプロトタイプシステムを作成して学習元である動画の数や種類を変更することで自然な文章が作成されるかを評価した.","subitem_description_type":"Other"}]},"item_18_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"1422","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2024論文集"}],"bibliographicPageStart":"1413","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2024-06-19","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicVolumeNumber":"2024"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"}}