@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00095809,
 author = {亀甲, 博貴 and 浦, 晃 and 三輪, 誠 and 鶴岡, 慶雅 and 森, 信介 and 近山, 隆 and Hirotaka, Kameko and Akira, Ura and Makoto, Miwa and Yoshimasa, Tsuruoka and Takashi, Chikayama},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2013論文集},
 month = {Nov},
 note = {将棋の対局を観戦する上でコンピュータ将棋プログラムの形勢判断は有益な情報である．自然言語による局面の解説をプログラムが行えるようになれば，より有益な情報を提供できると考えられる．本稿では将棋の解説文を生成するモデルを提案し，その根幹である局面からの特徴語生成について調査した．学習の対象とする文を，意味でクラス分けする分類器を学習しその予測を用いることで限定した．しかし特徴語生成はF 値0.38 と，期待されるほどの精度では行えなかったものの，解説文の生成においては，特定の局面については正しい文を生成できることが分かった．, Evaluation of positions and moves provided by computer Shogi programs is helpful for people watching a game of Shogi. Such evaluation information will be even more useful if it can also be given in natural language. In this paper, we propose a model for generating Shogi commentary and investigate how we could generate characteristic words from given positions. We limited the set of sentences for experiments by semantic classification. Although the F-score of generating characteristic words was 0.38, lower than we expected, we could generate the right commentary for some specific positions.},
 pages = {36--43},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {将棋解説の自動生成のための局面からの特徴語生成},
 year = {2013}
}