7. 7
可読性が高い文章に関連する研究
タスク
内容
概要
学習
データ
多様な
書き方
学習
時間
指示の
具体性
手法例
スペル
チェック[8]
誤字脱字を
修正
多 低 多 明確
ルールベース
教師あり学習
文法誤り
訂正[9]
不自然な
文法を修正
多 中 多 曖昧
教師あり学習
+強化学習
文章
要約[10]
文章の要点を
短く記述
多 中 多 曖昧 教師あり学習
スタイル
変換[11]
内容を変えず
表現のみ変更
少 高 少 明確
言語モデル
+プロンプト
[8] 高橋 諒, 蓑田和麻, 舛田明寛, 石川信行. Bidirectional LSTM を用いた誤字脱字検出システム. 人工知能学会全国大会論文集, Vol.JSAI2019, pp.3C4J903–3C4J903 (2019).
[9] Marcin Junczys-Dowmunt, Roman Grundkiewicz, Shubha Guha, and Kenneth Heafield. Approaching Neural Grammatical Error Correction as a Low-Resource Machine Translation Task.
Proceedings of the 2018 Conference of the NorthAmerican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers), New Orleans,
Louisiana, Association for Computational Linguistics, pp.595–606 (2018).
[10] Romain Paulus, Caiming Xiong, Richard Socher. A deep reinforced model for abstractive summarization. arXiv preprint arXiv:1705.04304 (2017).
[11] Emily Reif, Daphne Ippolito, Ann Yuan, Andy Coenen, Chris Callison-Burch, and Jason Wei. A Recipe for Arbitrary Text Style Transfer with Large Language Models. In Proceedings of the
60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), Dublin, Ireland. Association for Computational Linguistics, pages 837–848 (2022).