# 修辞構造と語彙難易度を制御可能なテキスト生成手法に向けて

横川悠香 1 石垣達也 ${ }^{2}$ 上原由衣 ${ }^{2}$ 宮尾祐介 ${ }^{3,2}$ 高村大也 ${ }^{1}$ 小林一郎 1,2
1 お茶の水女子大学大学院 ${ }^{2}$ 産業技術総合研究所 ${ }^{3}$ 東京大学
\{g1820542,koba\}@is.ocha.ac.jp yusuke@is.s.u-tokyo.ac.jp
\{ishigaki.tatsuya, yui.uehara, takamura.hiroya\}@aist.go.jp

## 概要

言語は，それが用いられる社会的な状況に応じてその形態が変化する。例えば，同じ内容を説明する際であっても，幼い子供を対象にした発話では，理解が容易な文章構造の下，使用される語彙の難易度が低くなるといった変化が生じる. 本研究では，特に発話相手の読解能力レベルに応じた，テキストの修辞構造と語彙の難易度の変化に着目し，それらを考慮した制御可能なテキスト生成手法を開発することを目的とする。テキスト生成の実験においては， レベルに応じた生成を行うために，対象者のレベルが異なるニュース記事で構成されるコーパスである Newsela コーパスを用い，異なるレベルに対しても読解が容易なテキストの生成を行なった.

## 1 はじめに

発話相手の読解能力レベルによって，適切なテキストは異なる [1]. 同じ内容を伝える際であっても，発話相手のレベルに応じ，テキスト全体の構造や使用する語彙の難易度を変化させる必要が生じる. 本研究では，レベルに応じた変化のうち，テキストの構造を捉えるものである修辞構造 [2] と, 使用される語彙の難易度を，テキスト生成において制御する手法を提案する.レベルが異なるニュース記事で構成されるコーパス [3] を用い, 記事の内容を端的に表す文であるニュース記事の表題と，記事本文から抜き出した重要なフレーズであるキーフレーズを入力として，表題に基づいた内容を持ち，キーフレー ズを使用したテキストの生成に取り組む. その生成に，レベルに応じた修辞構造と語彙の難易度に基づく制御を加える. テキスト生成において, 修辞構造をモデルの訓練において補助として用い，テキスト全体の一貫性を高める手法 [4] があるが，本研究では修辞構造に基づいた制御を生成時にも追加する。 また，テキスト平易化における語彙の難易度に着目
した手法 [5] を訓練と生成時に取り入れる. 生成時には，言語モデルの生成にトピックや感情を導入する Controlled Text Generation における手法 [6] を，修辞構造と語彙の難易度に基づく制御に適用する。

## 2 関連研究

Controlled Text Generation において, Plug and Play Language Models (PPLM) [6] は，言語モデルに追加の訓練を必要としないことが特徴である。また，テキスト生成における制御のうち，テキスト全体が内容についての一貫性を持つように生成する Content Planning の手法として PAIR [7] が挙げられる。 一方で，テキスト全体の構造を捉えるものとして，修辞構造がある. 修辞構造を学習において利用することで，テキスト全体が自然な構造を持つようにする手法として FlowNet [4] がある。 また，テキスト平易化 [8] において生成されるテキストが，時に難易度の高い単語を含むことが知られており，語彙の難易度を考慮して平易化を行う手法 [5] が提案されている.

本研究においては，Newsela コーパス [3] をデー タセットとして用い，テキスト生成において修辞構造と語彙の難易度の制御を行う. 生成の基盤として PAIR を用い，そこに PPLM の手法を用いた制御を取り入れる。

## 3 提案手法

図 1 に提案手法の概要を示す. データセットとして，主にテキスト平易化において広く使用される Newsela コーパス [3] を用いる. Newsela コーパスは，ニュースの元記事と，それを人手により平易な英語に書き換えた 4 つのバージョンで構成される. コーパス内の記事には，英語文章の難易度から読者の読解能力を測るために使用される指標である

図 1 提案手法

Lexile readability score ${ }^{1)}$ に基づく 2 から 12 のレベルが付与されている．本研究では，問題を簡単にするため Newselaコーパスに含まれるニュース記事内の段落の内，3 文で構成されるものをデータとして用いる。ニュース記事の表題と，本文中から抜き出した重要なフレーズであるキーフレーズを入力として与え，表題に基づいた内容を持ち，キーフレーズを使用したテキストを生成する. その生成に，レベルに応じた修辞構造と語彙の難易度に基づく制御を加える。

重要なフレーズであるキーフレーズとして，デー タセットに対して TopicRank アルゴリズム [9] を用い，キーフレーズを事前に抽出する. 抽出したキー フレーズは平均で 9.57 個であった.

テキスト全体の構造を捉えるため，修辞構造理論（Rhetorical Structure Theory, RST）を用いる. RST では，テキストを意味の最小単位である Elementary Discourse Unit (EDU) で区切り，EDU 同士の関係性を木構造で考える. 関係は Nuclearity と Relation Label の2つの要素で表現される. Nuclearity は Nucleus と Satelliteの 2 つの値を取る. 木の中で子となる 2 つの EDU の内，Nucleus である EDU は Satellite である EDU より重要であることを表す. Relation Label は [2]による 18 種類のものを採用する. 木の中で子となる 2 つ EDU が，例えば原因と結果のように， どのような関係になっているかを表す. データセットに対し RST の学習済みパーザである DPLP [10] を用い，修辞構造を得る．問題を簡単にするため，先行研究 [4] に従い，テキスト中で隣り合う EDU 同士の関係のみ考慮することによって, 図 2 に示すように修辞構造の木をリスト化する。 リストに変換する際，関係が 2 つ連続して現れた場合は，木の中でより深い位置にある関係を優先する。また，木の中央にあるノードが子となるノードより後に現れた場合
 measures/about-lexile-measures-for-reading/
は，そのノードに対応する関係は無視される.

## 3.1 修辞構造と語彙難易度を考慮した訓練

テキスト生成を行う上で基盤となる手法が PAIR [7] である. PAIR では，正解文からキーフレー ズの出現する位置以外をマスクしたテンプレートを作成する。そのテンプレートを BART [11]を用いて穴埋めする．穴埋めした結果のトークン列で確率の低いトークンをマスクしたものを次の生成におけるテンプレートとし，再び穴埋めすることを繰り返して最終的なテキストを生成する。本研究では，トー クン列を EDUで区切り，その区切りに特殊トークン [EDU] を挿入する.テンプレートを作成する際に，キーフレーズに加えて [EDU] もマスクしないトークンとする。

修辞構造を訓練において考慮するため，テキスト生成モデルの訓練時には，修辞構造に基づくラベルを作成する. 正解文のトークン列から，[EDU] に続くトークンである，各 EDU の先頭トークンに RST における関係を対応させ，それ以外のトークンには null を対応させる. ラベル作成の例を図 3 に示す. RST における関係が対応する，各 EDU の先頭トー クンの隠れ状態に対して分類器を適用し，RST の関係について分類する。 その分類結果とラベルに対して損失を計算し，訓練時の損失に加える。

語彙の難易度については，先行研究 [5] に従い,語彙の難易度を単語とレベルの正の自己相互情報量（Positive Pointwise Mutual Information, PPMI）に基づき考え，各レベルに特徴的な単語に対して重みを加える. 単語 $w$ と, Newsela コーパスで設定されたレベル $l$ から，PPMI を求める：

$
\begin{aligned}
\operatorname{PMI}(w, l) & =\log \frac{P(w \mid l)}{P(w)} \\
\operatorname{PPMI}(w, l) & =\max (\operatorname{PMI}(w, l), 0) .
\end{aligned}
$

$P(w \mid l)$ はレベルが $l$ の文書に単語 $w$ が出現する確率であり，P(w) は文書集合全体で単語 $w$ が出現する確率である．式 (2) において値を 0 以上としているのは，PMI が負となる単語はレベルによらず広く出現していると考えられ，そのレベル特有の単語とはいえないためである．PPMI を用い，次のように損失を計算する：

$
\begin{aligned}
f(w, l) & =\operatorname{PPMI}(w, l)+1 \\
L(\boldsymbol{o}, \boldsymbol{y}, w, l) & =-f(w, l) \cdot \log o_{c}
\end{aligned}
$

ここで，oはロジットベクトルである．最終的な損

図 2 修辞構造のリスト化

図 3 修辞構造に基づくラベル

失関数は，上記の RST に関する損失とこの語彙難易度に関する損失を足したものになる。

## 3.2 PPLM を用いた生成の制御

PPLM [6] の手法を用いて修辞構造についての制御を追加する. テキストにトピックや感情といった特定の属性 $a$ を持たせるとき，テキストを $x$ とすると，分布 $p(x \mid a)$ をモデリングすることが目標となる. このとき PPLM では，ベイズの定理により

$
p(x \mid a) \propto p(x) p(a \mid x)
$

となることから，言語モデルの分布 $p(x)$ に分布 $p(a \mid x)$ を掛け合わせることで $p(x \mid a)$ が得られると考える. 分布 $p(a \mid x)$ は，トピックの導入の場合はトピックに固有の単語を集めた Bag-ofWords $=\left.\{w_{1}, \cdots, w_{k}\right.\}$ を用いて以下のように定義される：

$
p(a \mid x)=\sum_{i}^{k} p_{t+1}\left(w_{i}\right)
$

感情の導入の場合は単層の分類器 $f$ を用いて以下のように定義される：

$
p(a \mid x)=f\left(o_{t+1}\right) .
$

ここで， $o_{t+1}$ はロジットである. PPLM では，これらの分布 $p(a \mid x)$ を用いて, 以下の式 (8) に従って言語モデルの内部状態 $H_{t}$ (具体的には, Transformer 各層の Key および Value の值）を更新することで，目的の属性を持ったトークンが出力されやすくなるよう調整を行う：

$
\Delta H_{t} \leftarrow \Delta H_{t}+\alpha \frac{\nabla_{\Delta H_{t}} \log p\left(a \mid H_{t}+\Delta H_{t}\right)}{\left.\|\nabla_{\Delta H_{t}} \log p\left(a \mid H_{t}+\Delta H_{t}\right)\right.\|^{\gamma}}
$

図 4 修辞構造の導入

更新された $\tilde{H}_{t}=H_{t}+\Delta H_{t}$ を用いて，言語モデルにより現在のトークン $x_{t}$ が与えられたときの $\tilde{x}_{t+1}$ を求める：

$
\begin{aligned}
\tilde{o}_{t+1}, H_{t+1} & =\operatorname{LM}\left(x_{t}, \tilde{H}_{t}\right), \\
\tilde{x}_{t+1} \sim \tilde{p}_{t+1} & =\operatorname{Softmax}\left(W \tilde{o}_{t+1}\right) .
\end{aligned}
$

修辞構造に基づいた制御では，式 (7) において RST の関係に基づく分類器を用いる. この分類器は，3.1 節において修辞構造に基づく損失を付与するために追加で訓練したものを用いる。これにより言語モデルは, 図 4 に示すように, EDU の区切りを示す特殊トークン [EDU] に続けて各 EDU の先頭トークンを生成する際に，RST の関係に基づく分類器を用いた PPLM の制御を反映することができる.

また，語彙の難易度については，各難易度レベルに応じた Bag-of-Words を用いた PPLM による制御を行う. 先行研究 [5] に基づき定義される語彙の難易度から，Newsela コーパスにおける各レベルに対応する Bag-of-Words を作成する。まず，Newsela コー パスでは，1 つの記事に対して 2 から 12 のレベルの内いずれかのレベルが設定されているが，同じ記事に含まれる文は全て同じレベルに属すると仮定し，同じレベルの文を集めたものを 1 文書とする．語彙の難易度を調べるため，各レベルに対応する文書の集合に対して TF-IDF を計算する：

$
\operatorname{TFIDF}(w, l)=P(w \mid l) \cdot \log \frac{D}{\mathrm{DF}(w)} .
$

ここで， $D$ は全レベル数であり, Newselaコーパスにおいては $D=11$ である. $\mathrm{DF}(w)$ は単語 $w$ の出現す
表 1 実験設定

るレベルの総数である. TF-IDFを計算することにより, 各レベルに特徴的な単語を求めることができる. 本研究においては, 各レベルに対応する文書に対して TF-IDF が高い上位 200 単語をそのレベルの Bag-of-Words とする.こうして求めた Bag-of-Words から式 (6) のように分布 $p(a \mid x)$ を求めて式 (8) の計算に用いる。このようにして，指定したレベルの Bag-of-Words に含まれる単語が生成される確率が高くなるように制御する.

## 4 実験

## 4.1 実験設定

データとして Newsela コーパスに含まれるニュー ス記事内の段落の内，3文で構成されるものを使用する. データのサイズは，訓練が 35,502 事例，開発が 4,438 事例，評価が 4,438 事例である。また，実験のパラメータは PAIR に従った (表 1).

## 4.2 評価指標

PAIR [7] に従い，まずは通常のテキスト生成の評価指標である BLEU [12]，ROUGE [13]，METEOR [14]を用いて評価する.

また, 修辞構造の評価指標として, 各 EDU の先頭トークンに対する正解率を用いる. 加えて, 語彙難易度の評価指標として，各レベルの Bag-of-Words に対する再現率を用いる。再現率は，生成されたテキスト中に正しく出現した Bag-of-Words に含まれる単語の数を，正解文に出現した Bag-of-Words に含まれる単語の数で割ったものとして定義する.

## 4.3 実験結果

4.1 節におけるデータセットを対象に，PAIR の手法と, 提案手法である PAIR に修辞構造と語彙の難易度に基づく制御を加えたモデルで実験し，評価をした. 提案手法では, 修辞構造に関する制御のみ加えたモデルと, 修辞構造と語彙の難易度の両方の制御を加えたモデルで比較を行なった.表 2 評価結果

表 3 EDU の先頭に対する正解率・BoW に対する再現率

## 4.4 考察

PAIR を用いて生成した結果と比較して，PPLMによる修辞構造の制御を加えた提案手法のモデルでは精度が少し向上した. 精度における大きな上昇とはならなかったが，精度を落とすことなく表 3 の正解率において見られるように，正しく修辞構造を反映した生成が行われた例を見ることができた。一方で，修辞構造の制御に加え，レベルに基づいた語彙による制御を加えた生成においては，PAIR と比較して少し精度が落ちる結果となった. この原因として，生成において PPLMを利用すると同じ単語を繰り返し生成しやすくなることが観察されており, それが提案手法においても生じたことが挙げられる. 精度の向上には繋がらなかったが，表 3 の再現率において見られるように，指定したレベルの Bag-of-Words 内の単語を用いた生成が確認できた.

## 5 まとめ

発話相手のレベルに応じたテキストの変化の内，特に修辞構造と語彙の難易度に着目してテキスト生成の制御を行い，発話相手のレベルを考慮したテキストの生成を目指した. 結果として, 先行研究のモデルより少し精度を改善しながら同時に修辞構造を考慮して生成を行えた例も確認できた。その一方で, 同じ単語が繰り返し生成されるという問題が生じた例もあり，手法の改善の余地を確認した。

今後の課題としては, まず評価が挙げられる. 特に修辞構造の制御の評価は，各 EDU の先頭トークンを用いた簡易的なものになっているのでより厳密な評価が必要である．また，本稿では修辞構造の一部についてのみ考慮して生成を行なったが，さらに複雑な修辞構造を対象とした実験も必要である.

## 謝辞

この成果は, 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) の助成事業 (JPNP20006) の結果得られたものである.

## 参考文献

[1] Chao Jiang, Mounica Maddela, Wuwei Lan, Yang Zhong, and Wei Xu. Neural crf model for sentence alignment in text simplification. In Proceedings of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2020.

[2] WILLIAM C. MANN and SANDRA A. THOMPSON. Rhetorical structure theory: Toward a functional theory of text organization. Text - Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse, Vol. 8, No. 3, pp. 243-281, 1988.

[3] Wei Xu, Chris Callison-Burch, and Courtney Napoles. Problems in current text simplification research: New data can help. Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 3, , 2015.

[4] Dongyeop Kang and Eduard Hovy. Linguistic versus latent relations for modeling coherent flow in paragraphs. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), Hong Kong, China, November 2019.

[5] Daiki Nishihara, Tomoyuki Kajiwara, and Yuki Arase. Controllable text simplification with lexical constraint loss. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop, Florence, Italy, July 2019.

[6] Sumanth Dathathri, Andrea Madotto, Janice Lan, Jane Hung, Eric Frank, Piero Molino, Jason Yosinski, and Rosanne Liu. Plug and play language models: A simple approach to controlled text generation. In International Conference on Learning Representations, 2019.

[7] Xinyu Hua and Lu Wang. PAIR: Planning and iterative refinement in pre-trained transformers for long text generation. In Proceedings of the $\mathbf{2 0 2 0}$ Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Online, November 2020.

[8] Sanqiang Zhao, Rui Meng, Daqing He, Andi Saptono, and Bambang Parmanto. Integrating transformer and paraphrase rules for sentence simplification. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Brussels, Belgium, October-November 2018.

[9] Adrien Bougouin, Florian Boudin, and Béatrice Daille. TopicRank: Graph-based topic ranking for keyphrase extraction. In Proceedings of the Sixth International Joint Conference on Natural Language Processing, Nagoya, Japan, October 2013.

[10] Yangfeng Ji and Jacob Eisenstein. Representation learning for text-level discourse parsing. In Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Balti- more, Maryland, June 2014.

[11] Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Veselin Stoyanov, and Luke Zettlemoyer. BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Online, July 2020.

[12] Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd Ward, and WeiJing Zhu. Bleu: a method for automatic evaluation of machine translation. In Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Philadelphia, Pennsylvania, USA, July 2002.

[13] Chin-Yew Lin and Eduard Hovy. Automatic evaluation of summaries using n-gram co-occurrence statistics. In Proceedings of the 2003 Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, pp. 150-157, 2003.

[14] Satanjeev Banerjee and Alon Lavie. METEOR: An automatic metric for MT evaluation with improved correlation with human judgments. In Proceedings of the ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and/or Summarization, Ann Arbor, Michigan, June 2005.


# テキスト生成におけるキーワード位置の制御

笹沢裕一 森下皓文 尾崎太亮 今一修 十河泰弘
日立製作所 研究開発グループ
\{yuichi.sasazawa.bj, terufumi.morishita.wp, hiroaki.ozaki.yu,
osamu.imaichi.xc, yasuhiro.sogawa.tp\}@hitachi.com

## 概要

テキスト生成における課題の 1 つは，ユーザの意図通りに生成を制御することである。既存研究ではキーワードを用いた制御が提案されているが，キー ワードのみによる制御ではユーザの意図に沿ったテキストを生成するには不十分である．例えば，重要なキーワードをテキストの先頭近くに配置すれば読者の注意を引きやすくなるが，既存の手法ではそのような柔軟な制御はできない. 本研究では各キー ワードの位置も制御することで，ユーザの意図を効果的にテキストに反映できるようなテキスト生成に取り組む. タスクに依存しない汎用的な手法により，要約タスクと物語生成タスクにおいてキーワー ドとその位置を制御できることを示す.

## 1 導入

テキスト生成における課題の一つは，ユーザの意図に沿ったテキストを生成することである．多くの既存研究は，キーワードを利用してテキスト生成を制御する方法を提案している. テキスト要約では,要約テキストが含むべきキーワードをモデルに与えることで，原文書の特定の部分に焦点を当てたテキストを生成することができる $[1,2,3]$. 物語生成では，キーワードと短いプロンプトを使用して，物語のストーリーを制御する $[4,5,6]$. その他の電子商取引生成，レビュー生成，質問生成などのタスクにおいても，キーワードを用いることでユーザにとって望ましいテキストを作成することができる $[7,8,9,10,11]$.

しかし，キーワードのみによる制御ではユーザの意図に沿ったテキストを生成するには不十分である. ユーザの意図をより反映させる方法としてキー ワードの位置を制御する方法がある。例えば，重要なキーワードは読者の注意を引くためにテキストの先頭近くに配置し, 一方で比較的重要でないがテキ
ストに入れる必要があるキーワードはテキストの後半に配置することができる。また，複数のキーワー ドの順番を指定できれば話の流れを制御することもできる．既存手法は単にキーワードを指定するのみであるためこのような柔軟な制御はできず，必ずしもユーザの意図するテキストが生成されるとは限らない。一部の既存研究はキーワードの順序の制御に取り組んでいるが [8, 12]，キーワード位置を直接制御する場合と比較して欠点が存在する。 (a) キー ワードの順序を制御するためには必ず複数のキー ワードを指定する必要があり，単一のキーワードの位置を制御することができない。(b) 順序制御のみでは個々のキーワードの具体的な配置位置を必ずしも制御できない．例えば，指定した全てのキーワー ドがテキストの後半に配置されることがある.

本研究では，キーワードと各キーワードの位置を制御するテキスト生成に取り組む. 既存研究ではテキスト生成タスクにおいてテキストスタイル，テキスト簡易化の種類，テキスト長などのテキスト属性を制御するために特殊トークンの使用が提案されている $[13,14,15]$. この手法をキーワード位置の制御に応用し, キーワードと各キーワードの相対位置を表す特殊トークンをモデルに与えることで，キー ワード位置制御を行う。このシンプルな手法により，各キーワードを指定した位置に配置することが可能となる。また，位置制御の性能を向上させ，よりユーザの意図に沿ったテキストを生成するために，ターゲットテキストの長さを示す特殊トークンもモデルに与えて制御を行う.

要約タスクと物語生成タスクで評価を行い，このタスクに依存しない汎用的な手法によってキーワー ドとその位置を制御できることを示す (Section 3.2). また, 本手法が通常手法と比較してターゲット要約に近いテキスト，つまりユーザの意図に近いテキストを生成できることを示す (Section 3.3). また， キーワードの位置を制御することで特定のキーワー

図 1 提案手法の概要図. モデルにはテキスト生成を制御するための制御トークン：キーワード，各キーワードの位置，テキスト長が与えられる。

ドから多様なテキストを生成できることをケーススタディによって示す (Section 3.4).

## 2 手法

## 2.1 概要

要約タスクでは BART モデル [16] を，物語生成タスクでは GPT モデル [17]を使用する. テキスト生成を制御するために制御トークン：(1) ターゲットテキスト中のキーワード，(2) 各キーワードの位置, (3) ターゲットテキストの長さ，をモデルに与える. これらの制御トークンはターゲットテキストから獲得する. BART モデルを用いる場合は図 1 に示すように制御トークンを原文書と連結してエンコーダに与える. GPT モデルを用いる場合は制御トークンをデコーダに与える. BART モデルや GPT モデルを用いる通常のテキスト生成と同様に，モデルはクロスエントロピー損失を用いて条件付き確率 $p\left(y_{i} \mid y_{<i}, x\right)$ を最大化するように学習する。ここで $y$ はターゲットテキスト， $x$ はモデルへの入力（制御トークンや要約タスクの原文書）である.

特殊トークンでテキストの属性を制御する既存の研究 $[13,14,15]$ を応用し, 各キーワードの位置とテキストの長さを特殊トークンとしてモデルに与える. 例えば，キーワード “two dogs” がターゲットテキストの 20-30\%の位置にあり， テキストの長さが 50-54 語の場合，モデルには “[LENGTH50][SEP]two dogs[POSITION20]”を制御トー クンとして与える.

本研究では，学習時と推論時の両方においてター ゲットテキストから獲得されたオラクル情報をモデルに与えることに留意されたい. 本研究の目的はモデルに追加情報を与えることで意図したテキストを生成することであるため，この実験設定は適切なものである。キーワードとその位置をモデルが自動的に決定する（つまり，モデルにオラクル情報を与え
ない）設定も考えられるが，今後の課題としたい.

## 2.2 制御トークンの獲得

以下に記載する方法で，ターゲットテキストから制御トークンを獲得する。詳細は Appendix B に記載する。

キーワードターゲットテキストからランダムにキーワードを抽出する．本研究でのキーワードは重要な単語に限定されず，ターゲットテキスト中の 1-3 個の連続した単語で構成されるフレーズを意味する。例えば，“Marcia was looking forward to try hang gliding."というテキストから, “Marsha”, “was”, "looking forward", "to trying", "trying hang gliding" などのフレーズをキーワード候補として抽出する．ただし, “was” “ "to trying” などの意味の薄い単語はユー ザがキーワードとして与える可能性が低いと考えられるためキーワード候補から除外する．学習時には，キーワード候補の中からランダムな数のフレー ズをキーワードとしてモデルに与える.

キーワード位置各キーワードの位置を相対位置で表現する．具体的には，ターゲットテキストの先頭から数えたときの各キーワードの絶対位置をテキストの単語数で割り，10\%単位で量子化した数値をモデルに与える．絶対位置ではなく相対位置を用いる理由は，ユーザがキーワードの具体的な絶対位置を指定したい場面は少なく，テキストの先頭付近，中央付近，末尾付近のような相対的な位置を指定する方が実用的だと考えられるためである。

テキストの長さキーワードの相対位置の指定のみでは，モデルがキーワードの具体的な配置位置を決定することは難しいと考えられる．キーワードの相対位置を適切に制御するためにテキストの長さも同時に制御する。ユーザがキーワードの位置を制御する際にテキストの長さも同時に制御したいと考えるのは自然だと考えられる，我々はターゲットテキストの単語数を 5 語単位で量子化した数値をモデルに与える。

## 3 実験

## 3.1 実験設定

要約タスクと物語生成タスクにおいて評価を行う。この 2 つのタスクは異なる特徴を持つ. (1) 要約タスクでは，与えられた制御トークンに基づいて原文書から情報を抽出して短いテキストに圧縮す
表 1 キーワードとその位置の制御の評価. 全てのキー ワードを含むテキストが生成できた割合（包含）と，全てのキーワードをターゲットの位置に配置したテキストが生成できた割合（位置）を評価する。

る. (2) 物語生成タスクでは，与えられた制御トークンのみに基づいてテキストを生成する。要約タスクでは CNN/DailyMail [18], XSum [19] データセットと BART $_{\text {LARGE }}$ モデル (400M params) [16] を使用した.物語生成タスクでは ROCStories [20] データセットと GPT2 モデル (120M params) [17] を使用した. 全ての実験において訓練と生成を 3 回行い, その平均スコアを報告する.より詳細については Appendix Aを参照されたい。

## 3.2 キーワードの位置制御の評価

まず，キーワードがターゲットの位置に配置されているかを確認する。具体的には，全てのターゲットのキーワードを含むテキストが生成された割合と, 全てのキーワードが各ターゲット位置に配置したテキストが生成された割合を評価する。

表 1 は，特殊トークンを使用する提案手法（+位置，+位置+長さ）が，キーワードをターゲットの位置に含むテキストを生成できることを示している。 また，キーワード位置と共にテキスト長を与える （+位置+長さ）ことで，特にテキストが長いデータセット (CNN/DM, ROCStories) において位置制御の精度が向上している. この理由は, 相対位置と長さの情報を組み合わせることでモデルがキーワードを適切な位置に配置できるようになるためである。 キーワードの位置が与えられると，キーワードの包含の精度も向上する. キーワードを配置すべき位置をあらかじめモデルに知らせることで，モデルが
キーワードをテキストに配置し忘れることを防いでいるためだと推測される。物語生成タスクでは要約タスクに比べ制御精度が大幅に低下していることが分かる. 物語生成タスクでは原文書が与えられず制御トークンのみからテキストを生成するため，キー ワードを含めるのに不適切な文脈を生成しやすいためと考えられる。

表 2 では，ターゲットのキーワード位置ごとにキーワードが正しい位置にあるテキストが生成されたかどうか，生成されなかった場合はどの程度キー ワードの位置がずれたか，またはキーワードが含まれなかったかを分析している。全てのターゲット位置において，キーワードのみの制御を行った場合と比較してキーワード位置制御の精度が向上しており，提案手法の有効性が示されている。また，テキストの先頭に近いほどキーワードの包含精度及び位置制御の精度が高いことが確認できる.

## 3.3 要約内容の制御の評価

テキストを制御することで，要約タスクにおいてユーザが意図したテキストを生成することが容易になることを示す. 表 4 に示すように，ターゲットキーワードを与えることで ROUGE スコア [21]が通常の要約に比べて大きく向上していることがわかる. さらに，キーワードの位置とテキストの長さを制御することでスコアが向上していることがわかる.この結果により, キーワードの位置情報をモデルに与えることでユーザの意図する内容に近いテキストを生成しやすくなることが分かる.

## 3.4 ケーススタディ

提案手法によって生成された要約例を表 3 亿示す.キーワードの位置が指定した位置からわずかにずれる場合も存在するが，提案手法によってキー ワードとその位置を制御できることが確認できる. また，キーワードの位置を変えることで，複数の異なるテキストを生成されており, 特に各テキストのスタイルが異なることが分かる。例えば，キーワー ド “true miracle dog”を $0 \%$ の位置に配置すると，冒頭の特徴的なキーワードで読者の注意を引くテキストが生成される。一方，90\%の位置にキーワードを配置すると時系列で出来事を説明する物語調のテキストが生成される. 複数のキーワードを与えた場合においても，各キーワードの位置を制御することでキーワードの順序を制御できることがわかる.
表 2 CNN/DM データセットにおけるキーワードとその位置の制御の詳細な評価. ターゲットの相対位置ごとに以下の 4 種類に分類する：キーワードがターゲットの位置に正しく配置されたか，ターゲット位置と実際の位置のずれが $10 \%$ 以内か，位置のずれが $10 \%$ 可きいか，もしくはキーワードが含まれていないテキストが生成されたか.生成要約文でのターゲットのキーワードの位置 (相対位置)

表 $3 \mathrm{CNN} / \mathrm{DM}$ データセットにおける生成した要約例

 \\

表 4 ROUGE スコアを用いたテキスト要約の評価. 本研究ではターゲットテキストから獲得したオラクル情報をモデルに与えているため，通常の要約と比較してスコアが大きく向上していることに留意されたい.

さらにエラーケースを示す.テキストの末尾付近の位置を指定した場合，その指示を無視して全く別の位置にキーワードが配置されることや，テキストにキーワードが含まれないことが多い. 表 2 の結果から確認できるように，提案手法はキーワードをテキストの後半に配置するのが苦手な傾向がある. 理由の一つとして，テキストの末尾に近いほど指定したキーワードを含めるのに不適切な文脈になる可能性が高まるためだと考えられる.

## 4 結論

本論文ではキーワードと各キーワードの位置を制御したテキスト生成に取り組んだ。要約タスクと物語生成タスクで実験を行い，タスクに依存しない手法によってキーワードの位置を制御できることを示した. また, 本手法によってターゲットの要約に近いテキストが生成することが可能となり，ユーザの意図に近いテキストが生成できることを示した．今後の課題は，制御精度の向上及び，オラクル情報を使用せずに適切なキーワードを適切な位置に自動で配置することである.

## 謝辞

ご助言を頂いた，日立製作所研究開発グループの山口篤季氏，森尾学氏，是枝祐太氏に感謝を申し上げる.

## 参考文献

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表 5 データセットの統計

## A 詳細な実験設定

表 5 に各データセットの訓練・開発・検証データのデータ数と原文書の単語数の平均值，ターゲットテキストの単語数の平均値を示す. オプティマイザは Adam [22] を使用し, $\beta_{1}=0.9, \beta_{2}=0.999, \epsilon=10^{-6}$, L2 正規化係数を 0.01 とした. 学習率は訓練ステップの最初の $6 \%$ でウォームアップさせ，その後線形に減衰させた. ドロップアウト率は 0.1 , バッチサイズは 32, label smoothing [23] は 0.1 である.

要約タスク学習率は $2 \times 10^{-5}$ とした. ただし，新たに追加した特殊トークンの重みは初期化状態から学習させるため，単語埋め込みの重みに対する学習率は $1 \times 10^{-3}$ と通常より高い値を使用した. エポック数は 10 回である. 生成にはビームサーチを用いた. CNN/DM ではビーム数は 4 , length penalty は 2.0, XSum ではビーム数は 6 , length penalty は 1.0 に設定した. 原文書の最大トークン数を 1024，要約文の最大トークン数を 128 とし，それ以上のトークン数のテキストは末尾を切り捨てた。

物語生成タスク学習率は $2 \times 10^{-5}$, 単語埋め込みの重みの学習率は $1 \times 10^{-3}$, エポック数は 30 回とした. 生成には $p=0.95$ の top-p サンプリングを使用し, temperature は 0.1 とした. ターゲットテキストの最大トークン数は 128 とし, それ以上のトークン数のテキストは末尾を切り捨てた.

## B 制御トークン

テキスト長，キーワード，キーワード位置を獲得するための単語分割は NLTK ライブラリを用いる。 モデルの訓練時には，全ての制御トークン（キー ワード，キーワード位置，テキスト長）をそれぞれ一定確率でモデルに与えて訓練し, この学習済みモデルを用いて 4 種類の設定（表 1 における「キー ワード」，「+長さ」，「+位置」，「+位置+長さ」）でテキスト生成を行う.これにより， 1 種類のモデルで複数の設定での推論を行うことができ，設定ごとにモデルを訓練する場合と比較してコストを抑えて実験を行うことができる. 予備実験の結果, 各推論設表 6 Self-BLEUを用いた生成テキストの多様性の評価

 &  &  \\

キーワード & 96.6 & 92.8 & 71.2 \\
+位置+長さ & $\mathbf{8 5 . 9}$ & $\mathbf{8 3 . 1}$ & $\mathbf{5 6 . 9}$ \\

定に対してモデルを個別に訓練させた場合とほぼ同じ性能が得られることを確認している. ただし，制御トークンを用いない生成（表 1 における「キー ワード無し」）は上記のモデルとは独立してモデルの訓練と推論を行った。

キーワードの抽出まず，ターゲットテキストから連続した 1-3 個の単語で構成されるフレーズをキーワード候補として抽出する。最初の単語がストップワードや頻出単語であるフレーズはキーワー ド候補から除外する。訓練時には，0-3 個のフレー ズをキーワード候補からエポック毎にランダムに選択し，キーワードとしてモデルに与える。 推論時には，表 1 の実験では 1-3 個，表 2 と表 4 の実験では 1 個のキーワードをモデルに与える.

## C 多様なテキストの生成

キーワードの位置を制御することで特定のキー ワードから多様なテキストを生成できることを示す. 多様なテキストを生成できれば，ユーザーは生成された複数のテキストの中から自分の意図するテキストを選択することが可能となる。キーワード無しの通常の生成とキーワードのみを用いた生成の場合，1つの入力からビームサーチもしくは top-p サンプリングを用いて 10 種類のテキストを生成する. キーワード位置を用いる場合，1つのキーワードに対して 10 種類のキーワード位置をモデルに与えることで 10 種類のテキストを生成する. 生成されたテキストに対して Self-BLEU [24] 指標を用いて生成テキストの多様性を評価する。

表 6 の結果から，複数のキーワード位置を用いて生成することで生成テキストの多様性が向上することが分かる．特に，要約タスクは一般的にビームサーチを用いてテキストを生成するため，複数テキストを生成した場合の多様性が非常に低くなるが，複数の位置を指定してテキストを生成することでこの多様性の低下が緩和される。表 3 に示した生成例においても，キーワード位置を制御することで特定のキーワードから様々なテキストが生成できることが確認できる.

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/


# 周期表タスクにおける言語モデルの創発的能力と言語モデルが 持つ記憶について

星康人 宮下大輔 森岡靖太 Youyang Ng 鳥井修 出口淳
キオクシア株式会社
\{yasuto1.hoshi, daisuke1.miyashita, yasuhiro.morioka, youyang.ng,
osamu.torii, jun. deguchi\}@kioxia.com

## 概要

近年，大規模な自己回帰言語モデルは広範な下流タスクを追加学習なしで実行できることが判明している.下流タスクにおけるモデルの性能は，一般的にはモデルサイズに対してスケールすることが知られている。しかし，広範な下流タスクにおける性能とモデルサイズとの関係を調べた実験において，モデルサイズの増加に対して不連続な性能改善がみられるタスクの存在が報告されており，このような傾向は創発的能力と呼ばれている. 特に知識集約型夕スクで創発的能力か現れる理由について, 問題に正解するための知識がモデルサイズに対して不連続に偏在するためなのか，あるいはその他の理由があるのか，未だ解明されていない. 本研究では, 創発的能力が見られる知識集約型タスクの 1 つである周期表タスクについて，モデルが保持する知識とモデルサイズとの関係について調べた. 解析の結果, 周期表タスクの回答に必要な知識は小規模なモデルも獲得していること，またその知識の正確さはモデルサイズに対しスケールすることが判明した.

## 1 はじめに

近年，大規模な自己回帰言語モデルは広範な下流タスクを追加学習なしに実行する能力があることが判明している [1,2]. 下流タスクにおける性能とモデルサイズ，すなわちモデルの学習可能パラメータ数との関係を調べた研究において, タスクの精度がモデルサイズの増加汶して不連続改善する夕スクがあることが報告されており，このような傾向は創発的能力 (emergent abilities) と呼ばれている [3].創発的能力について, その起源や理由については未だ解明されていない。

一般に言語モデルの性能は，その規模にスケール
すると考えられている. 例えば言語モデルそのものの性能指標（事前学習時の損失値）は，モデルサイズ，学習データ量，および事前学習時の計算量の増加のそれぞれに対して単調に改善するスケール則が成り立つことが知られている $[4,5]$.

また，モデルが保持できる知識の量は，モデルサイズにスケールすると考えられている $[6,7,8]$. 例えば BIG-bench [2] の qa_wikidata ${ }^{1)} という$ 質問応答夕スクでは，モデルサイズを 2 倍にするごとに精度が約 5.3 ポイント向上するという関係 (べき乗則)を見ることができる.このようなべき乗則は言語モデルの他，画像認識など自然言語処理以外の分野も含めて深層学習の多くのタスクでも見られる現象であり [9]，理論的な解析も進みつつある [10,11].

それ対し，原子番号から元素名を予測するタスクである周期表タスクは，qa_wikidata と同じく知識を問う質問応答タスクであるが，タスクの精度とモデルサイズとの関係は全く異なる. 具体的には，学習可能パラメータ数が $10 \mathrm{~B}$ 程度以下のモデルでは全く正解できないが，それを超える規模のモデルで突如として精度が向上するという創発的能力が発現することが報告されている $[2,3]$.

周期表タスクで創発的能力が見られる理由について, 回答に必要な知識が大規模なモデルにのみ偏在しているのか，あるいは他の要因があるのか，未だ切り分けができていない. 特に前者に着目すると，創発的能力に関する理解を深めるためには，モデルサイズがある閾值を超えたときに突如として知識が獲得されるようになるといった傾向があるかどうか調べる必要がある.

本稿では周期表タスクを題材とし，これ正解するために必要な知識と，それ以外の要素として回答を導く推論能力の 2 つの要素に分解して考える. 特

に前者に着目し，モデルサイズに応じて周期表に関する知識量がどのように変化するかを調査することで，創発的能力に関する新たな洞察を与える。

## 2 関連研究

創発的能力は，モデルサイズの増加に対してある規模まで精度が下がるようなタスク [12]において， モデルをさらに大規模にすると精度が向上するような U 字型の精度変化として見られることもある [13]. このことから，小規模なモデルにおける規模と精度の関係を大規模なモデルに対して単純に外挿することでは，大規模なモデルの性能を予測することができないことが示唆されている.

創発的能力を引き出す要因は，モデルサイズの他にも存在すると考えられている。例えば GPT-3 [1] と PaLM [14] は共に学習可能パラメータ数が 100B を超える大規模言語モデルであるが，PaLM でのみ創発が観測されるケースがある [3]. これらのモデルでは, 学習データの品質やアーキテクチャが異なるため, 創発的能力の誘因がモデルサイズのみではないことが示唆されている.

創発的能力は，周期表タスクのみならず，算術推論等のタスクでも見られる $[1,15,16]$. このようなタスクが複数存在することは, 計 200 を超える多様な下流タスクで構成されるべンチマークである BIG-bench においても確認されている [2]. ただし本稿では，知識集約型タスクの 1 つである周期表タスクに焦点を当てて，モデルが保持する周期表の知識について詳細に解析する。

言語モデルにおける学習データの記憶に関する包括的な調査 [6] において, 記憶の正確さはモデルの規模, 学習データ内での重複数, およびプロンプトで与えるコンテキストの長さに対してスケールすることが判明している．また，固有表現に関する質問応答では, 学習データ内での出現頻度が高い固有表現ほど，それに関する問題の正解率が高くなることが報告されている [17]. 本稿では，周期表タスクに関連する学習データの記憶精度とタスクの精度に焦点を当てた解析を行う.

下流タスクにおける事前学習済み言語モデルの性能は，追加学習を行わなくともプロンプトの工夫によってある程度は向上することが知られている.このようなプロンプトの工夫は，プロンプトエンジニアリングと呼ばれる [18]. 本稿では，モデルが周期表に関する知識をどの程度保持しているか確かめる

図 1 周期表タスクにおける回答精度. 灰色の点線 (ROOTS + FiD) は， ROOTS コーパスから検索した上位 20 位までのパッセージを Fusion-in-Decoder (FiD) の読解器を用いて読解した際の精度 $(47.8 \%)$ を示す.

ために，改良したプロンプトを用いた実験も行う.特に，正解のヒントとなるようにプロンプト内で例示する問題と回答の組を原子番号順にすることで, モデルが保持する周期表の知識の精度を調べる。

## 3 周期表タスクにおける回答精度

本章では，周期表タスクにおける BLOOM モデルの回答精度を調べる。

## 3.1 問題設定

実験で使用するデータセットは，BIG-bench [2] に含まれ，周期表に関する知識を問うタスクである periodic_elements タスク2)うち，原子番号から元素名を予測するタスクである subtask_0（計 23 問）を用いる。本稿ではこのタスクを単に周期表タスクと呼ぶことにする。周期表タスクの問題例を下記に示す（下記の問題の答えは “carbon”).

Q: What is the name of the element with an atomic number of 6 ?

A:

言語モデルは上記 “A:” 以降に, greedy 探索で得られた系列を出力する. 周期表タスクで用いるプロンプトには，無作為に選ばれた問題とその回答の組を例題として, 問題文の前に最大 $3 \supset$ (3-shot) 付与した系列を使用する. 評価方法は先行研究と同様に, モデルがプロンプトに対して greedy 探索で出力した系列の中で最初に現れる元素名と, 正解の元素名とを exact match (str_exact_match) で正誤判定する.

2) https://github.com/google/BIG-bench/tree/main/ bigbench/benchmark_tasks/periodic_elements

## 3.2 使用する言語モデル

BLOOM モデル本稿の実験では，自己回帰言語モデルである BLOOM モデル [19]を使用する. BLOOM モデルは，事前学習済みモデルとしてパラメータ数が $560 \mathrm{M}$ から 176B の 6つのモデルが公開されている3).これらのモデルは，計 $1.6 \mathrm{~TB}$ の多言語コーパスである ROOTS コーパス [20]を用いて事前学習されている. なお, BLOOM モデルの評価結果には，10 回の実験結果の平均値を示す. これは，無作為に選ばれたプロンプト内の例題に依存してモデルの出力が変化し, タスクの精度にばらつきが生じるためである.

ベースライン周期表タスクにおけるベースラインとして PaLM [14], GPT [1], BIG-G [2] の評価結果も用いる ${ }^{4)}$. また比較のために, ROOTS コー パスからの検索と読解で得られる精度を示す. ROOTS コーパスからの検索には ROOTS search tool ${ }^{5 \text { ) }}$ を用いて，0-shot のプロンプトに対する検索上位 20 位までのパッセージを取得する。読解には， Natural Questions [21] データセットで学習された Fusion-in-Decoder [22] の large サイズ (パラメータ数: 738M) の読解器を用いる6).

## 3.3 周期表タスクにおける精度評価

図 1 に，周期表タスクにおける各モデルの回答精度を示す. 先行研究で述べられているように， PaLM と BIG-G の回答精度は，パラメータ数が 10B $\left(10^{10}\right)$ 程度より大きなモデルにおいて不連続に向上する創発的な傾向が見て取れる. BLOOM モデルの回答精度は, GPT と同様にパラメータ数に対する顕著な精度向上は見られないものの，最大規模のモデルの精度 (3-shot で 7.8\%) はそれ以下のモデルと精度比べて高いことが分かる.

また，ROOTS search toolによる ROOTS コーパスからの検索と Fusion-in-Decoder の読解器による読解の精度は $47.8 \%$ であった. この値は，10B 以下のどのモデルの精度より高いものの，PaLM と BIG-G の

大規模なモデルにおける精度を下回っていることが分かる. 特に PaLM の 540B のモデルにおける 5-shot の精度 $(99.2 \%)$ と比較すると, 検索と読解による精度は大幅に下回っていることが見て取れる。

## 4 解析

本章では, ROOTS コーパスに含まれる周期表に関する記述を，BLOOM モデルが出力できるか調べる.また，周期表タスクにおけるプロンプト内の例題を原子番号順で与えた場合の精度を示す.

## 4.1 BLOOM モデルにおける学習データの 記憶精度

BLOOM モデルの事前学習に用いられた ROOTS コーパスから，ROOTS search tool を用いて周期表に関する記述を検索した. 付録の表 1 に，その検索結果の代表例を 6 つ示す.この 6 つのパターンを基に，BLOOM モデルにおける周期表に関する学習データの記憶精度を調べた. 具体的には, 周期表タスクで問われる計 23 の元素に関するプロンプトを作成し, BLOOM モデルの出力を調べた. このとき, プロンプト内で示される例は，原子番号順となっていることに注意されたい。例えば “beryllium”を問うための 3-shot のプロンプトには，表 1 の “...” 以前の文字列が用いられる。

図 2 に，BLOOM モデルにおける学習コーパス内の周期表データの記憶精度に関する評価結果を示す. 図より，学習データに含まれる周期表に関する知識の記憶精度は，モデルサイズに対してスケールすること，またショット数が増えるほど正確さが増すことが分かった．以上から，周期表タスクで精度が低い BLOOM モデルでも，回答に必要な知識は獲得していることが分かった.

## 4.2 プロンプトの改良

前節では，プロンプト内の例を原子番号順に与えることで，BLOOM の小規模モデルでも周期表に関する知識をある程度保持することが判明した. このことから，周期表タスクで与えるプロンプト内の例題を原子番号順にし，学習データと一貫させることで，BLOOM モデルはより正解しやすくなることが予想される. このとき, 例えば原子番号 78 番の元素を問う 2-shot のプロンプトは, 図3のように与えられる.このように，プロンプト内の例題を原子番号順として，周期表タスクを解いた。

図 2 BLOOM モデルにおける学習データの記憶精度.点線は各 shot における平均の精度を示す.

Q: What is the name of the element with an atomic number of 76? A: osmium

Q: What is the name of the element with an atomic number of 77 ? A: iridium

Q: What is the name of the element with an atomic number of 78 ? A:

図 3 例題を原子番号順とする 2-shot のプロンプトの例。

図 4 に，プロンプト内の例題を無作為に選ぶ場合 (図 1 と同様)，および原子番号順に与えた際の周期表タスクにおける精度を示す。図より，周期表タスクにおける回答精度はモデルサイズにスケールしており，創発的な変化を示さないことが判明した. また，検索と読解による精度 $(47.8 \%)$ と比較すると， モデルサイズが 7B のモデルは 3 -shot において同等の精度 $(47.8 \%)$ を達成することが分かった. さらに図 2 と比較すると，学習データに含まれる系列をプロンプトに用いる場合より, 図 3 のようなプロンプトを用いる場合の精度が高いことが分かった。

## 4.3 考察

4.1 節および 4.2 節で得られた結果は，モデルが保持できる記憶の量はモデルサイズに対してスケールするという過去の知見と一貫している.このことから，プロンプト内の例題を無作為に選ぶ subtask_0 の設問方法による評価は, 言語モデルが保持する知識の正確さの評価には適さないことが分かる. このことは，subtask_0の設問方法ではほぼ正答が導けないモデルサイズであっても，周期表に関する知識は正確に保持しているケースが存在することからも見て取れる。 すなわち，モデル内の知識の正確さがモデルサイズに対して不連続に変化するということが創発的能力の原因であるという仮説は，棄却されることが示唆される.

図 4 周期表タスクにおいて，プロンプト内の例題をランダムに与えた場合 (点線)，および周期表に出現する順番に与えた場合（実線）の精度. 灰色の点線 (ROOTS + FiD) は，ROOTS コーパスから検索した上位 20 位までのパッセージを Fusion-in-Decoder (FiD) の読解器を用いて読解した際の精度 $(47.8 \%)$ を示す.

前記の考察を踏まえ，周期表タスクの創発的能力について再考する. 創発的能力が顕著にみられる PaLM モデルに着目すると，PaLM モデルの最大規模のモデルであっても 0-shot では正答できないことが分かる．このことを加味すると，ランダムな順番で与えられた例題とモデル内の知識の中から正答を導く推論能力があるかどうかが，創発前後の差であることが示唆される. その一方で，その推論能力がなぜ不連続な変化をするのかは依然として不明である. その他にも，なぜ知識問題である周期表タスクで創発的能力が見られるか，算術演算等の論理的推論タスクでなぜ創発的能力が見られるかなど，今後の研究で解明すべき課題が存在する。

## 5 おわりに

本稿では周期表タスクを用いて，言語モデルサイズに対する周期表知識の記憶精度について調べた。 その結果，周期表の原子番号と元素名に関する知識の記憶精度は，モデルサイズにスケールすることが分かった. また，周期表タスクを数ショットで実行する際のプロンプト内の例題を原子番号順で与えて学習データと一貫させることで，周期表タスクの回答精度はモデルサイズにスケールすることが判明した.これらの結果から，周期表タスクにおける創発的能力の原因として，周期表に関する知識が小規模なモデル内に存在しないという予想は棄却され，モデル内の知識の中から正しい出力を導く推論能力が創発的であることが示唆される。

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## A 付録：学習データ内の周期表に関 する記述の例

BLOOM モデルの事前学習に用いられた ROOTS コーパスから，ROOTS search tool を用いて周期表に関する記述を検索したところ，代表的な 6 つのパターンとして表 1 に示すような記述がみられた。

表 1 ROOTS コーパスに含まれる，周期表の元素に関する記述の例.

hydrogen, helium, lithium, ...

hydrogen (1), helium (2), lithium (3), ...

1-Hydrogen (H) 2-Helium (He) 3-Lithium (Li) 4 ..

1 H Hydrogen 2 He Helium 3 Li Lithium 4..

1 Hydrogen $\mathrm{H} \cdot 2$ Helium $\mathrm{He} \cdot 3$ Lithium $\mathrm{Li} \cdot 4$...

hydrogen $(\mathrm{H}$, atomic number 1 ); helium $(\mathrm{He}$, atomic

number 2 ); lithium ( $\mathrm{Li}$, atomic number 3 ); ...


# Controlling Text Generation With Fiction-Writing Modes

Wenjie Zhong ${ }^{1,2}$, Jason Naradowsky ${ }^{1}$, Hiroya Takamura ${ }^{2}$, Ichiro Kobayashi ${ }^{2,3}$, Yusuke Miyao ${ }^{1,2}$
${ }^{1}$ The University of Tokyo, ${ }^{2}$ AIST, ${ }^{3}$ Ochanomizu University,
zvengin@is.s.u-tokyo.ac.jp
}

\begin{abstract}
We explore incorporating concepts from writing skills curricula into human-machine collaborative writing scenarios, focusing on adding writing modes as a control for text generation models. Using crowd-sourced workers, we annotate a corpus of narrative text paragraphs with writing mode labels. Classifiers trained on this data achieve an average accuracy of $\sim 87 \%$ on held-out data. We fine-tune a set of large language models to condition on writing mode labels, and show that the generated text is recognized as belonging to the specified mode with high accuracy.
\end{abstract
## 1 Introduction

Large-scale pre-trained language models (PLMs) have demonstrated a remarkable aptitude for generating text with an exceptional degree of fluency and structure [1], sparking renewed efforts to utilize them for the purpose of generating narrative fiction. Recent work has explored various ways of controlling PLMs, using sentiment [2], style [3], and even character information [4], in an attempt to cater the generated text to an author's intentions.

However, the aforementioned controls deal primarily with static attributes of text; an attribute like style is more synonymous with an entire author or book than with a single passage of text. Less attention has been paid to designing effective control factors for the real demands of human authors in collaborative writing settings, where authors typically exercise more dynamic control over their writing, at the sentence or paragraph level. Here we find inspiration from the creative writing literature, where the notion of a fiction writing mode is frequently presented as an important concept to consider when crafting narrative fiction.

A fiction-writing mode (also referred to as a rhetorical mode) is a particular manner of writing, encapsulating the focus, style, and pacing of the text (among other things) [5].

 \\

Figure 1 Example of expanding the Summary into stories using different writing Modes. The bold words imply the particular manner of expression in that mode. Dialogue focuses on the utterances spoken by characters, Action on the motion of characters, and Description on the depiction of characters or places.

Figure 1 illustrates how the same event can be described in different ways depending on the writing mode, using the three most common types, Dialogue, Action, and Description. Skilled authors proficiently use writing modes as a stylistic choice to engage readers and progress the narrative (see Section 2 for more detail). Thus, we expect to provide the fiction-writing mode to users to control the models to generate text with different styles.

To this end, we are faced with a challenge. To the best of our knowledge, there is no available dataset annotated with writing modes to train generation models. We create a Fiction wRIting moDE dataset (FRIDE dataset) containing 1,736 fiction paragraphs annotated by crowd-source workers with the three writing mode labels. Subsequently, we train a classifier on the FRIDE dataset and use it to anno-

Table 1 The number of instances for dialogue (Dia.), action (Act.), description (Des.), and uncertain (Unc.) modes in the dataset. Kappa is the inter-annotator agreement and Len.(std) is the average token number in each instance and its standard deviation.

tate paragraphs of a large fiction corpus in order to create a larger-scale dataset. Using the established paradigm of training conditional text generation models by summarizing and reconstructing text [6], the dataset is used to train models which can be conditioned on a writing mode label.

Through the automatic evaluation, we show: (1) the use of writing mode labels with conditional text generation models contributes to average 1.4 and 2.0 points improvements on ROUGE-L and BERTScore; (2) the writing modes of generated text are effectively controlled, and are classified as belonging to the target mode in $87.6 \%$ of cases.

## 2 Fiction-Writing Mode

Fiction-writing modes have long been proposed as a useful abstraction in the study of literature and creative writing [7, 5], dating as far back as Aristotle [8]. While there is no consensus on the categorization of writing modes, most sources prefer to introduce at least three modes: (1) Dialogue, direct quotation of characters speaking, (2) Action, an account of a series of events, one after another, chronologically, and (3) Description, a more detailed inspection of people, places, or things and their properties. These are the three major writing modes which are the focus of study in this paper.

Just as there is no agreement on how best to categorize writing modes, there is also no consensus on what text exhibits a particular mode. Even a single sentence can exhibit multiple writing modes, in varying degrees. However, for the purpose of this work, we assume that each paragraph can be categorized as exhibiting a single writing mode.

FRIDE Dataset In order to train models which generate text in a specified writing mode, we must first create a dataset, which we refer to as Fiction-wRIting moDE dataset (FRIDE dataset), which pairs paragraphs of narrative text with their corresponding writing mode labels. However, directly annotating writing modes on a large-scale narrative dataset is expensive and time-consuming. We first collect a modestly sized dataset from crowd-sourced workers, and utilize it to train a writing mode classifier. The classifier can then be used to provide high-confidence labels to a much larger dataset of narrative text paragraphs, on a scale suitable for training large text generation models.

Paragraphs for annotation are collected from fiction books sourced from Project Gutenberg ${ }^{11}$ (128 books) and, namely, for more contemporary writing, Smashwords ${ }^{2}$ ) (150 books). Each book is divided into paragraphs using Chapterize $^{3)}$, and paragraphs longer than 200 words are removed. In situations where a continuous dialogue takes place over paragraph boundaries, we group them into a single paragraph. Each paragraph was annotated with one of the three aforementioned writing modes using Amazon Mechanical Turk (AMT). In addition, we add a fourth category, Uncertain, to encompass cases where the writing mode is unclear or does not fit well into the three main modes. All annotators were native English speakers, and three annotators were assigned to each paragraph. Paragraphs were assigned the majority label, or marked as uncertain in cases where each annotator provided a different label. We continued the annotation process until we had approximately 1,000 instances labeled and balanced across the three main modes (Table 1).

Writing Mode Classifier While it is possible to use the collected data to train a model, the relatively small pool of examples may cause the model to be sensitive to other text characteristics unrelated to the writing mode. To help alleviate this problem, we train a writing mode classifier and employ it to predict writing modes on a larger collection of texts. We experiment with training three separate classifiers, each trained by fine-tuning a different PLM (BERT [9], XLNet [10], or RoBERTa [11]) on the FRIDE dataset. We randomly sample 300 instances from each type of writing mode and divide them using a 1000/100/100 train/dev/test split, with an equal number of each label in each split. An evaluation of these models (Table 2) shows that all models perform similarly. The RoBERTa-based model was used as the final writing mode classifier throughout the remainder of this paper.

FRIDE-XL Dataset In order to construct a larger dataset of writing modes suitable for training modeconditional text generation models, we utilize the classifier trained in the preceding section on a larger set of texts,

Table 2 The performance of writing mode classifiers on the FRIDE dataset.

extending the previous text to 5,946 fiction books from Project Gutenberg. We leverage the writing mode classifier to assign a writing mode label to each paragraph of books and randomly select 362,880 paragraphs. We refer to this dataset as FRIDE-XL.

## 3 Models

We evaluate writing mode as a control factor on three different PLM architectures: BART [12], T5 [13], and GPT2 [14]. All models have been used previously for text generation but differ in ways that may impact their ability to adhere to the conditioning information and the quality of the generated text. For instance, the larger parameter size and contextual window size of GPT2 has made it a common choice for story generation with long text [15, 16, 17], but smaller models like T5 show great controllability [18]. We assess each of these three models, fine-tuning them to reconstruct paragraphs from the FRIDE-XL dataset.

For training conditional text generation models, we follow an established paradigm of summarization, conditioning, and reconstruction [6]. First, each paragraph is summarized using an existing summarization model. Here we use the narrative text summarization [19], and decode using beam search with a beam size of 5 as in that work. We then fine-tune a PLM to reconstruct the original paragraph, conditioning on the summary. In this way, the summary acts as a semantic control: the trained model accepts user summaries and attempts to expand upon them to generate a longer paragraph, embellishing missing and less important details in a reasonable way.

Other forms of information can also be added to the summaries to function as additional controls. The conditioning factors provided to models are:
- Summary, generated from the paragraph by a pretrained model.
- Context, the preceding paragraph.
- Length, the number of tokens in the paragraph divided into ten equally-sized bins.
- Writing Mode, the mode assigned to the paragraph by the classifier as described in Sec. 2.

For $\mathrm{T} 5$ and BART, the training methodology is straightforward: we concatenate the controlling information and use it as input to the encoder, training the decoder to generate the original paragraph. For GPT2, which has only a decoder, we concatenate the conditions as prompts.

## 4 Automatic Evaluation

In this section, we study the influence of model inputs (e.g., summaries, length, and writing modes) on the text quality, and assess to what extent the writing modes of text can be controlled, as measured by automatic metrics.

## 4.1 Baseline Models

In addition to ablations of our proposed models, we compare against three baseline systems:

GPT2 We finetune GPT2 [14] identically to our proposed system, but using only the preceding paragraph and without other inputs.

PPLM As conventional training requires lots of annotated data, an attribute classifier is employed to guide the pretrained language model to generate text with specified attributes [20]. To adapt the PPLM to our task, we train a writing mode classifier as the attribute classifier on the FRIDE dataset. As the writing modes of preceding paragraphs would interfere with the classifier, the PPLM does not take the preceding paragraphs as context.

FIST A system [21] which utilizes keywords instead of summaries to sketch the semantic content of the desired stories is proposed. As there is no prompt in our dataset, following their idea, we infer the keywords from the leading context (the preceding paragraphs) and then generate stories conditioning on the context and keywords.

## 4.2 Results

We evaluate the models along three axes: fluency, similarity, and controllability, using the test set of the FRIDEXL dataset. The results of our automatic evaluation are shown in Table 3.

Fluency We evaluate fluency using perplexity computed by the pre-trained GPT2 model. We find that there is an average 0.8 decrease in perplexity when summaries are added and 1.2 increase when writing modes are added.

Similarity We evaluate the similarity of the generated texts to the target texts using BLEU-4 [22], ROUGE-L [23],

Table 3 Automatic evaluation on quality and controllability as model inputs (summaries (S), length $(\mathbf{L})$, and writing modes $(\mathbf{M})$ ) vary. Quality is evaluated by perplexity (PPL), BLEU-4 (B4), ROUGE-L (RL), BERTScore (BS), and controllability is measured by the accuracy of the generated stories matching the specified writing mode. controlling the writing modes of stories when the writing modes $(\mathbf{M})$ are specified as Dialogue, Action, and Description. The inputs such as summaries $(\mathbf{S})$, length $(\mathbf{L})$, and writing modes $(\mathbf{M})$ for the evaluation of quality and controllability are respectively inferred from the leading context and the target stories.

and BERTScore [24]. We observe a consistent improvement across all models as the amount of conditioning context increases, and that the models using writing mode factors outperform those without.

Controllability Lastly, we evaluate the controllability of mode-controlled models. For each paragraph, a target writing mode is chosen using the writing mode classifier, and used as conditioning for a text generation model. The classifier is then used to predict the writing mode of the generated text, and we measure the accuracy of generating stories with the specified writing modes.

On average, including writing mode as condition improves the accuracy of generating text which is classified as that mode, but the effect varies drastically by the specific mode. For Action and Description modes, the inclusion of writing mode conditioning improves accuracy on average by $45.4 \%$ and $45.6 \%$, respectively, compared to none mode-conditioned models. For dialogue, the improvement is $21.5 \%$, relatively lower.

It is interesting to note that the inclusion of summaries to the length-only model results in significant improvements to the controllability of the text. This implies that the pretrained models are able to naturally infer the intended writing mode from the summaries to some degree, with modest accuracy ( 44\%) on average for Action and Description modes, and up to $86 \%$ on Dialogue with BART. Summaries may contain some cues about the intended modes, especially, the summaries for Dialogue have strong cues (said, replied, argued, ...) in most cases. However, the consistently significant increase of accuracy scores when conditioning on writing modes illustrates the effectiveness of modes as a control factor.

## 5 Conclusion

In this work, we introduced writing modes as a control for human-machine collaborative writing scenarios and showed that training models to condition on writing modes resulted in stories that were closer to targets. The automatic evaluation shows that the writing modes of text are effectively controlled. To control text generation, we collected FRIDE and FRIDE-XL, datasets of narrative text annotated with writing modes, which we released to help facilitate further research in writing modes and fine-grained control for storytelling.

## Acknowledgments

This paper is based on results obtained from a project JPNP20006, commissioned by the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO). This work was partially supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP19H05692.

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# Decoding Sentence Representations for Text Generation

Weihao Mao, Xuchen Yang, Liyan Wang and Yves Lepage
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
mao_weihao@asagi.waseda.jp, yang_xuchen@asagi.waseda.jp,
wangliyan0905@toki.waseda.jp, yves.lepage@waseda.jp
}

\begin{abstract}
Large-scale pre-trained language models have shown their potential in generating nearly human text. However, they require a large amount of data to be trained from. We explore the task of decoding sentence representations to reconstruct texts. We design two variants of a baseline vector-to-sequence model and explore different vector composition methods: unweighted and weighted sum, and concatenation. Experimental results show that a Transformer trained from scratch on sequences of word vectors achieves the highest BLEU score (94.2 BookCorpus sentences and 96.9 on Tatoeba sentences).
\end{abstract
## 1 Introduction

Text generation is a core task of natural language processing. It is part of machine translation, text summarization, and dialogue systems. It consists in outputting the corresponding human-understandable text which correspond to a given input [1]. Various neural network models such as Variational Autoencoder (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN) have been designed for text generation [2, 3, 4]. Pre-trained language models based on Transformers [5] have achieved the state of the art [6]. However, these models require large amounts of data for training and high power consumption because of the use of GPUs.

An alternative solution to large pre-trained language models is to use word embedding spaces to create sentence representations and decode these sentence representations into sentences $[7,8,9]$. This reduces the size of the resources needed for text generation. The experiments reported in [8] with such a model are however limited to short sentences from the Tatoeba corpus ${ }^{1}$, where the av-
^{1}$ https://tatoeba.org/en/
}

erage length of sentences is seven words. In this paper, we explore this model further and extend to more general cases.

We examine different composition methods of word vectors into sentence representations and conduct experiments with different architectures for decoding these sentence representations into a sentence.

## 2 Methods

Suppose that there is a pre-trained embedding model which projects words to $d$-dimensional vectors in a semantic space. Given a sentence, we can obtain a sequence of word vectors by representing words of the sentence in isolation. In Section 2.1, we examine four different composition models to derive effective representations for sentences. Then, in Section 2.2, we introduce a decoding mechanism for text generation, i.e., transferring compositional representations into sentences.

## 2.1 Composition methods

The simplest method to represent a sentence from word vectors is to sum up the word vectors of the words appearing in the sentence. This will be the first sentence representation that we will use, as a baseline. We call it unweighted sum.

Although the above method is simple and effective in some tasks [10], it has the drawback of giving the same importance to functional words as to meaningful words. As we care about the meaning of the sentence, we choose to give more weights to meaningful words while lowering the importance of functional words. For that, we use the index document frequency (idf) as weights, i.e., we use the idf-weighted sum of word vectors as a sentence representation (see Equation (1)). This produces semantically more relevant sentence representations [11]. We call this
weighted sum

$
v_{s}=\sum_{w \in s} \operatorname{idf}_{w} v_{w}
$

Here, $v_{w}$ is the word vector of word $w$ in some pre-trained word embedding space. $\operatorname{idf}_{w}$ is the inverse document frequency (idf) of word $w$, computed by considering each different sentence as a different document.

To capture long-distance dependencies between words, we propose to use the encoder part of an autoencoder model to generate a sentence representation from a sequence of word vector. We call this encoder of autoencoder.

The three above sentence representations lose the information about word order in the sentence, and mix-up information coming from different words on each vector dimension. So as to use more fine-grained information and retain the word order information, we propose to concatenate word vectors into a $d \times l$ matrix, where $l$ is the number of words. This fourth sentence representation will be called concatenation.

## 2.2 Text generation

To perform text generation, i.e., to decode a sentence representation into a sentence, we explore the use of three different architectures of neural networks.

The problem of solving sentence analogy puzzles is addressed in [8]. For that, a vector-to-sequence model is proposed to learn how to transfer a sentence vector, computed from the sentence vectors given in the analogy puzzle, into a sequence of words. This is done by pre-training a separate sentence decoder. Although the decoding method achieved reasonable results on the semantico-formal analogy dataset used [12], the accuracy drops significantly on other datasets containing longer sentences or different sentence styles.

We propose two decoders with different architectures: RNN-based autoencoder and Transformer-based decoder.

We then implement the RNN-based decoder that is the same as the vector-to-sequence model to decode sentence vectors.

For the RNN-based autoencoder model, we keep the decoder part consistent with the decoder proposed by [8] and only add a single-layer BiLSTM as the encoder. BiLSTM learns how to convert the sequence of vectors into a sentence vector in a fixed-size and feeds it to the decoder.
We also train a model from scratch that only has the decoder part with the Transformer structure. In the Transformer decoder, we use padding and cutting to make all vectors a fixed-size. As for decoder input, we take a fixedsize sequence of vectors added with positional encoding. The hidden vector encoded by the network is mapped to the dimension of the vocabulary, and then the output is the word with the highest probability in each position. Furthermore, we introduce the attention mechanism into the vector-to-sequence model to solve the problem that the decoder does not perform well in decoding long sentences.

For Transformer-based decoder, we establish the model with a single Transformer layer.

## 3 Experiments

## 3.1 Datasets

We experiment with data from two corpora in the English language. The first one is the Tatoeba corpus in which sentences are short and are basically composed of only one main clause. The second one is BookCorpus [13]. The sentences come from novels by many different authors.

We randomly select around 60,000 (exactly 63,336) English sentences from each corpus, which we divide into training, validation, and test sets with the respective proportions of $80 \%, 10 \%$, and $10 \%$. The average length of sentences from the Tatoeba corpus is 6.7 in words and 28.5 in characters. For BookCorpus, it is 13.2 in words and 62.7 in characters.

## 3.2 Setups

We use the pre-trained fastText model [14] to encode words into vectors.

To explore the decoding performance in terms of the quality of sentence representations, we use four different vector composition methods: the unweighted sum of the word vectors (sum) and the weighted sum of the word vectors using scalar factors of the idf weighting (wsum), fixed-size vector generated by BiLSTM (enc) and the concatenation of word vectors (concat). We conduct four experiments on decoder models ${ }^{2}$ in the following settings:
- sum-RNN: this is the model proposed in [8]. The
^{2}$ The model size is affected by the size of the vocabulary. Considering that we want to use a small model for this task, the vocabulary of each model is just initialized with the training data.
}

(a) Tatoeba

(b) BookCorpus

Figure 1 Performance, in BLEU, of the different models, by lengths of sentences, for each of the corpora.

sentence vector is the unweighted sum of the word vectors of the words in the sentence. This model is our baseline model.
- wsum-RNN: same as the previous model, except that the sentence vector is the idf-weighted sum of the word vectors.
- enc-RNN: the sentence representation is the fixed-size vector generated by the encoder of autoencoder . The decoder part of the autoencoder is used to output a sequence of words.
- concat-Trans: the sentence representation is the concatenation of the sequence of word vectors. A Transformer-based decoder is used to output a sequence of words. This Transformer model is trained from scratch.

## 4 Results and discussion

Figure 2 Performance of models learned from training data of different sizes.

## 4.1 Results

We use three evaluation metrics to quantify the decoding performance: accuracy, BLEU, and Levenshtein distance. Table 1 shows the results of the four experiments introduced in the previous section.

In terms of accuracy, i.e., outputting exactly the input sentence, the idf-weighted sum sentence representation provides an improvement of $16.0 \%$ and $3.1 \%$ on the two corpora, Tatoeba and BookCorpus, in comparison with the unweighted sum sentence representation (baseline model). On Tatoeba, the two proposed models (RNN model with the autoencoder structure and Transformer decoder) outperform the baseline by $34.7 \%$ and $51.4 \%$, respectively. On BookCorpus, their accuracy is lower than on Tatoeba, especially for the RNN model. Although the accuracy of the Transformer decoder has also declined, it is still the best among all models, by a large margin.

It is worth mentioning that the Levenshtein distance using Transformer decoder is only 0.1 . This means that even when decoding a not exactly same sentence, only less than one word in the sentence is incorrect on average.

Moreover, the Transformer decoder obtain 94.2 BLEU score, indicating that the decoded wrong sentences are still highly similar to the reference sentences.

We explore the effect of length of sentences and size of dataset on decoding result. As shown in Figure 1, on Tatoeba, the performance of baseline model using two sentence representations drop heavily as the length of sentence increasing. For the RNN-based autoencoder, the BLEU score only decreases slightly. Transformer decoder still

Table 1 Performance of the different models on the two datasets Tatoeba and BookCorpus. Recall that the sentences are three times longer in average in BookCorpus than in Tatoeba. The model sizes for each corpus is different because we filter out any word that does not belong to the training set from the word embedding space. The vocabulary size of Tatoeba is much lower that that of BookCorpus.

 &  &  &  &  \\

Table 2 Various text generation results on BookCorpus with the different models.

maintain the great performance even when the sentences become longer.

On the BookCorpus corpus, in which the sentence length varies greatly, the performance of the three RNN models decreases rapidly as the sentence length increases. When the sentence length is close to 30, the BLEU scores of the three RNN models are close to 0 . However, the BLEU score of Transformer decoder is stable across all sentence lengths. The model with attention mechanism exhibits better performance than the RNN models when decoding longer sentences. Some decoding examples with different lengths are presented in Table 2.

For the size of the training data set, the three models show interesting and different trends. As shown in Figure 2, for the Transformer decoder, increasing the training data improves the BLEU Score, but the improvement is not significant. With the increase of training data, BLEU Score has a more noticeable improvement for the other two models of RNN structure, especially the RNN of the autoencoder structure.

## 4.2 Discussion and Future Work

The use of sequence of vectors as sentence representation achieved better results in the decoding experiments.
The performance of the Transformer decoder is much better than that of other models, especially on BookCorpus according to four different indicators. The attention mechanism plays a critical role in it. In the future, we will also apply attention on the RNN structure to let model focus on important words.

Although the experiments on sequence of vectors obtain better results than sentence vector, sentence vector is a lighter representation than sequence of vectors. The sentence representation in vector form is more efficient in manipulation and computation than the form of the sequence of vectors. Research on improving sentence vector decoding is indispensable.

## 5 Conclusion

We proposed two different models for decoding sentence representations into actual sentences. Our results showed that both the Transformer decoder and the RNN-decoder have a specific improvement compared with the latest research results. The Transformer decoder can also perform well in more general cases. Improving the decoder effect is of great significance for exploring the potential information of the vector space and future work from sentence representation mapping to text.

## References

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[6] Genta Indra Winata, Andrea Madotto, Zhaojiang Lin, Rosanne Liu, Jason Yosinski, and Pascale Fung. Language models are few-shot multilingual learners. In Proceedings of the 1st Workshop on Multilingual Representation Learning, pp. 1-15, Punta Cana, Dominican Republic, November 2021. Association for Computational Linguistics.

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[11] Marek Rei and Ronan Cummins. Sentence similarity measures for fine-grained estimation of topical relevance in learner essays. In Proceedings of the 11th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pp. 283-288, San Diego, CA, June 2016. Association for Computational Linguistics.

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[13] Yukun Zhu, Ryan Kiros, Rich Zemel, Ruslan Salakhutdinov, Raquel Urtasun, Antonio Torralba, and Sanja Fidler. Aligning books and movies: Towards story-like visual explanations by watching movies and reading books. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), December 2015.

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# 服飾の色情報に基づいた ポエティックな商品名の作成支援システム

飯塚柚稀 ${ }^{1}$ 林克彦 ${ }^{2}$ 永野清仁 ${ }^{1}$ 宮尾祐介 ${ }^{3}$
1 群馬大学 2 北海道大学 3 東京大学
${ }^{2}$ katsuhiko-h@ist.hokudai.ac.jp

## 概要

本稿では服飾に対する商品名の作成を支援するシステムを開発し，その評価を行う．特に，ここではロリィタファッションや森ガールファッションの服飾商品に対して，服飾の特徴を表す単語だけでなく，比喻表現や修飾語を用いて，商品を魅力的に表す商品名候補を生成するシステムを開発する。このシステムの核は，服飾のメインカラーと似ている色の単語によって，商品を形容することであり，本稿ではこの実現に必要となる辞書データも作成した.開発したシステムにより生成した商品名候補が商品を魅力的に表現できているか，99名の大学生にアンケート調査を行ったところ，好意的な結果が得られたのでこれを報告する.

## 1 はじめに

ファッション業界では「シャギーニット」や「リボンワンピース」のように，服飾の種類・材質・柄・装飾といった商品の特徴のみを表すネーミングが基本である．そのため，異なるブランド同士であっても，商品名にはあまり差異が見られないことが多い。そのような中で，ロリィタファッションや森ガールファッションの服飾商品には，「甘い抹茶ラテのワンピース」や「漆黒のお嬢様のヴィクトリアンブラウス」といった個性的な商品名が付けられる傾向がある ${ }^{11}$ 。このように，服飾の特徴を表す単語だけでなく，比喻表現や修飾語が用いられた詩的情緒豊かな商品名のことを，本稿では「ポエティックな商品名」と呼ぶ．ポエティックな商品名は，商品の特徴を表す単語だけを用いた商品名よりも消費者の注目を集め，イメージを膨らませることが期待される。それにより，商品に対する購買意欲を高める効果があると考えられるが，服飾を魅力的に表すポ
照.
エティックな商品名を考案するコストは高い.

そこで本稿では，ポエティックな商品名の作成を支援するシステムの構築を目指す。このシステムを設計する上で，まず，商品にポエティックなネーミングを施しているファッションブランド Yuruly の商品名を分析した.この分析から，

・ポエティックな商品名を生成する上では，商品のメインカラーに近い色の単語を用いることが重要である

という仮説を立て，この仮説に基づいたルールベー スの商品名生成システムを構築する．提案システムでは，まず商品名に使用する単語と，その主な色となるカラーコードが対となった辞書を作成する。 そして，ネーミングを施す商品画像からメインカラー と考えられる色を抽出し，そのメインカラーに近い色が登録されている単語を辞書から取得する．最後に，取得した単語をテンプレートに組み込むことで，ポエティックな商品名の候補を生成する。

本稿では提案システムの有効性を検証するため，自動生成した商品名候補が魅力的なものであるかアンケート調査を実施した。 99 名の大学生から得たアンケート結果を分析したところ，システムの有効性が確認された。

辞書やコードはhttps://github.com/Yuki0922/ poetic-product-name で公開予定である.

## 2 関連研究

文章の自動生成については，これまでにさまざまな観点から研究が行われている. Vinyals らは画像キャプション生成を深層学習によりモデル化している [1]. この成功以来，キャプション生成への注目が集まり，家具の説明文 [2]，アパレル EC サイトの商品説明文 [3] や株価の市況 [4] などを生成するモデルが次々に提案された。，他にも，俳句 [5] や詩 [6] などのテキストを生成する深層学習モデルも提案さ

図 1: 提案システムの概略. 入力画像はフリー素材を使用.

れている. 商品の説明文を生成する研究や俳句などの芸術性の高いテキストを生成する研究は，本稿との関連も深いが，服飾に対するポエティックな商品名を自動生成する試みはない.

本稿で扱うポエティックな商品名は数が少なく,機械学習に必要となる学習データを十分に集めることが困難である。そのため，提案システムではルー ルベースに基づく手法を採用しており，その核となるのは，単語・カラーコード辞書である。これは単語とそれに対する主な色のカラーコードを対として登録した辞書であり，本稿ではこの辞書を主に人手で作成している. 文献 [7] では色とその色に人が独自に付けた名前が対となったデータセットを構築している。本稿では日本語を対象としているため，英語により記述された上記のデータセットを利用することは簡単でない，また，洋菓子，宝石，植物，フルーツなど多様なカテゴリの単語を含むことも本稿で作成した辞書の特徴となる。

## 3 提案システム

図 1 にポエティックな商品名を自動生成するシステムの概略を示す. 本システムの入力は, 商品画像から抽出したメインカラーのカラーコードと，「ワンピース」などの商品名末尾に配置する単語であり, 出力はポエティックな商品名である. 動作工程は大きく分けて，

・カラーコード抽出部

・辞書マッチング部
- 商品名生成部

の 3 つがある．以下では各部の詳細を説明する。

## 3.1 カラーコード抽出部

カラーコード抽出部は，ネーミングを施したい商品画像から，メインカラーとなるカラーコードを抽出するフェーズである．カラーコードの抽出方法は 2つあり，1つ目はイメージカラーピッカーを用いて人手で取得する方法である． 2 つ目は，クラスタリング（本稿では $k$-means 法を採用）によって，画像内の色を $k$ 個のクラスタに分け，その中で最も大きな割合を占める色のカラーコードを抽出する方法である．後者は作業を自動化できるが，図 2 のように商品画像内の影の割合が多いほどメインカラーとして抽出されるカラーコードは暗い色となるため，人間の感覚とはギャップが生じる。そのため，本稿の実験調査では前者の方法を採用する.

## 3.2 辞書マッチング部

辞書作成本システムで使用する辞書には，単語とその主な色のカラーコードが登録されている「単語・カラーコード辞書」，及び，修飾語が登録されている「修飾語辞書」の2つがある.

単語・カラーコード辞書は図 1 のように, 商品名に使う単語とその主な色のカラーコードが対として登録されている2). 表 1 には辞書に登録されてい

2）「莓のショートケーキ」のように，それを表す典型的な色を判断しにくい単語に対しては，2つ以上のカラーコードを

図 2: 影が多く含まれる服飾画像からメインカラーを抽出する際，自動で抽出したカラーコード「\#9c7979」は手動で抽出したカラーコード「\#d6a6a4」より暗い色となる. 入力画像はフリー素材を使用.

表 1: 単語・カラーコード辞書の単語登録数.

る単語の例と登録数を示す. カテゴリは Yuruly の商品名に使用されている単語のカテゴリを分析することで選定した．登録単語の選定方法はカテゴリごとに異なる. 日本や世界の伝統色は色の名称とカラーコードが対として登録されているサイトから抽出した ${ }^{3)}$ 。他のカテゴリについては，単語の選定は Wikipedia 等の辞書から一覧を取得した.これらの単語に対するカラーコードの登録は Google 画像検索とイメージカラーピッカーを用いて人手で行った. 単語・カラーコード辞書は後述するマッチング処理において，服飾画像のメインカラーと似た色の単語を取得するために利用される。

修飾語辞書に登録されている単語数は 69 であり,例としては，「ガーリー」「ドリーミー」「エレガント」「ロイヤル」「清楚な」「たおやかな」「優雅な」「麗しい」といった単語が挙げられる.このような形容詞以外にも，「アリス」「ドール」「レディー」

登録している。また，提案システムではこのような複数のカラーコードを持つ単語を用いた商品名生成も実装しているが，説明を簡略化するため，その詳細は省略する。

3) https://www.colordic.org/w や https://www.colordic. org/yを参照「パーティー」といった名詞も修飾語辞書に登録している。修飾語辞書に登録している単語は，可愛い単語や美しさを表す単語が掲載されている Web サイトから人手で選定している4)。修飾語辞書の利用方法は商品名生成部で後述する。

マッチング処理辞書マッチング部は，カラー コード抽出部で得られるカラーコードをもとに，似ている色の単語を単語・カラーコード辞書から取得するフェーズである。辞書に登録された単語のカラーコードと服飾に対するメインカラーのカラー コードをRGB 值に変換し，それらのユークリッド距離を計算して，その距離が小さいほど 2 つの色は似ていると判断する。システムでは多様な商品名を生成するため，辞書から距離が閾値以内の単語を $N$個抽出し，そこからランダムで選択した単語を次節の商品名生成部で利用する.

## 3.3 商品名生成部

商品名生成部は，単語・カラーコード辞書とのマッチング処理で取得した単語や「ワンピース」などの入力単語をテンプレートに組み込み，商品名を生成するフェーズである. テンプレートには

・マッチング部で取得した単語 + “の” + 入力単語

・マッチング部で取得した単語 + “の”＋修飾語辞書からランダムに取得した単語 + 入力単語

の 2 種類ある. 修飾語辞書には「メルティー」「ドリーミー」といった単語が登録されており，これらの単語は後者のテンプレートが選択された際にランダムで取得される．以下は商品名候補の例である。

・ブルーベリーチーズケーキのワンピース

・アルタイルのワンピース

・白藤色のドリーミーワンピース

これらは図 1 で示した服飾のメインカラーのカラー コード「\#e1d8e4」に対して，商品名生成を行った例であり，商品名末尾に配置する入力単語は「ワンピース」である.

## 4 実験調査

提案システムの有効性を検証するため，アンケー 卜調査を行った. 調査対象は 10 代と 20 代の大学生 99 名であり，性別は男性が 58 名，女性が 38 名，回答しないが 2 名，その他が 1 名であった. アンケー 卜対象の服飾画像は Yuruly から 20 個取得し，次節

表 2: 20 問の設問に対して，7つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（全体 99 人）(票数多い順).

で説明する形式で 20 問の設問を用意した.

## 4.1 アンケート調査の設問形式

服飾の商品画像 1 つに対して 7 つの商品名を選択肢として提示し，その中から魅力的だと感じるものをすべて選択する形式とした．7つの商品名項目は

1. 商品画像の色に近い色の単語を使った商品名

2. 商品画像の色に近い色の単語 + 修飾語を使った商品名

3. 商品画像の色から遠い色の単語を使った商品名

4. 商品画像の色から遠い色の単語 + 修飾語を使った商品名

5. 商品画像の色に関係なく取得した単語を使った商品名

6. 服飾の特徴を説明する単語のみで構成された商品名

7. 実際の商品名

となっている.この項目のうち最初の 5 つは提案システムによって生成される商品名である. ただし， 3つ目と4つ目の商品名はマッチング処理において，距離の大きい単語を単語・カラーコード辞書から取得している. 5 つ目の商品名で使用した単語は音楽関連など色と無関係の単語リストからランダムに取得した。実際の設問例は付録 A. 1 に付した。

## 4.2 調査結果と分析

7 種類の商品名項目ごとの平均票数とその標準偏差を表 2 に示す. 服飾のメインカラーから遠い色を持つ単語や無関係な色を持つ単語を利用した場合 (3., 4., 5.) よりも，近い色を持つ単語を利用した商品名 (1., 2.) の方が多くの票数を獲得している. この結果より, 服飾に近い色に着目するというシステム設計の仮説に一定の妥当性があることが確認された。また，この傾向は性別や服飾への興味の有無に関わらず一貫していた（付録 A.2 と A.3）.

図 3: 服飾の色に近い色の単語として商品名に使用された単語の獲得票数（上位下位 5 単語ずつ).

しかし，実際の商品名（7.）と比較すると，システムが生成した商品名の票数は劣る結果となった. この点を分析するため，図 3 に服飾の色に近い色の単語として商品名に使用された獲得票数上位下位 5 単語を示した. 上位には「ラベンダー」「シラユリ」 のような植物名など色を想起しやすく比較的語感の良い単語が使われていた。下位には「酒饅頭」「葛焼き」のような洋服とイメージが合わない和菓子や 「国防色」「苦礬柘榴石」のように見慣れない単語が使われており，このような事例が票数の低下を招いたと考えられる。ただし，これらの問題は辞書を整備することで改善できる可能性が高い.

一方で，最も票数を集めたのは服飾の特徴を説明する単語のみで構成された商品名 (6.) であった. この理由の一つには，商品名が商品の魅力を高めるようなものというよりも, 商品に適している違和感の少ない商品名が選ばれている可能性が考えられる.この事から質問文や設問の項目については改善の余地が残される結果となった。

## 5 まとめ

本稿では服飾に対するポエティックな商品名の候補を生成するシステムを開発し，アンケート調査からその有効性を確認した. 今後, 実運用に向けて, システムや辞書の整備を進めたい. 特に，単語・カラーコード辞書の作成は著者らの主観で行ったが， ある単語に一色を割り当てる作業は更なる議論が必要である [8]. また，「アリス苸のショートケーキ」 のような印象的な造語を考えるテンプレートを整備し，より魅力的な商品名の生成を検討したい.

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP 21H03491 の助成を受けた. また，アンケート調査に協力してくれた方々にはこの場をお借りして深く感謝いたします.

## 参考文献

[1] Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio, and Dumitru Erhan. Show and tell: A neural image caption generator. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 3156-3164, 2015.

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[8] 川上正浩. 野菜・果物等の典型色に関する調査. 大阪樟蔭女子大学研究紀要第 1 号, 2011.

## A 参考情報

## A. 1 アンケート設問の例

以下にアンケートの設問の例を示す。これは Yuruly で実際に販売されている商品「ふわり小イップのワンピース」）に対する設問となる.この商品は白色のワンピースである.

1. シラユリのワンピース

2. 梨のシャーベットのハートワンピース

3. クーベルチュールチョコレートのワンピース

4. ビリジアンのプリマワンピース

5. 鶉月のワンピース

6. フリル襟半袖ワンピース

7. ふわりホイップのワンピース

## A. 2 性別による票数の違い

表 3 と 4 亿，性別を男性あるいは女性と回答した調査対象者のアンケート結果をまとめた.これらの結果から，一般に男性や女性という性別の違いは結果に大きな影響を与えていないことがわかる.

表 3: 20 問の設問に対して，7つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（男性 58 人）(票数多い順).

表 4: 20 問の設問に対して，7つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（女性 38 人）(票数多い順).

## A. 3 ファッションへの関心の有無による 票数の違い

表 5 と 6 に，ファッションに興味あり，あるいは，興味なしと回答した調査対象者のアンケート結果をまとめた。これらの結果から，ファッションへの関心の有無は結果に大きな影響を与えていないことがわかる．また，表 7 には，ロリィタや森ガールファッションと関連の深いガーリー系ファッションに興味があると回答した 9 人に対する結果を示した. この結果からも票数の違いは見られなかった.

表 5: 20 問の設問に対して，7つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（ファッションに興味あり 64 人） (票数多い順).

表 6: 20 問の設問に対して， 7 つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（ファッションに興味なし 35 人） (票数多い順).

表 7: 20 問の設問に対して，7つの商品名項目ごとの平均票数と標準偏差（ガーリー系ファッションに興味あり 9 人）（票数多い順).


# 入力文章の内容に沿った新たな歌詞を生成する 作詞支援システムと剽窃リスクを下げる歌詞生成手法

渡邊研斗 後藤真孝
産業技術総合研究所
\{kento.watanabe,m.goto\}@aist.go.jp

## 概要

本研究の目的は，ユーザが歌詞に書きたい内容を文章として入力した時，その入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成することで，ユー ザに新たな作詞の発想を与える作詞支援システムを開発することである。この目的達成のために，(a)既存の画像生成技術を用いることで，「入力文章の字面に関する情報を取り除きつつ入力の内容を表した画像」を生成し, (b) 本研究で提案する画像の内容を表した歌詞を生成するエンコーダ・デコーダを用いることで，「入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞」を生成する. 更に，自動歌詞生成技術を用いた創作活動を円滑にするために，剽窃リスクを下げる歌詞生成手法を提案する。

## 1 はじめに

歌詞情報処理 [1] の研究として, 自動歌詞生成技術を活用した作詞支援システムが提案されてきた $[2,3,4,5,6,7]$. Watanabe ら [4, 5] のシステムは, ユーザが選択したトピックに沿った歌詞を生成できるが，選択可能なトピックは限られているためユー ザの自由度は低く, 生成される歌詞の作風が似てしまう問題点がある. Oliveira ら [6,7] のシステムは, ユーザが入力した単語を含む歌詞を生成できるが，入力単語が生成歌詞に必ず含まれるため, 入力単語以外の単語で表現した歌詞が生成されにくい. 例えば，単語「海岸」を入力しても「ビーチ」や「海辺」等の同じ意味だが別表現の単語は生成されにくい.

本研究の目的は，「海岸で車を運転する」のような歌詞に書きたい内容を文章として入力した時，「海辺のハイウェイを走りたい [改行] ハンドルを握る君とならば」のような入力文章の内容に沿った歌詞を生成して提示することで，ユーザに発想を与える作詞支援システムを開発することである。本システム

図 1 提案する作詞支援システムと歌詞生成手法の概要

の対象ユーザとして，歌詞に書きたい内容は決まっているがどんなフレーズで書けばよいか思いつかない人を想定している．よって，もしシステムが入力文章と字面が似た歌詞を提示してしまうと，ユー ザに新たな発想を与えることは難しくなる．我々は 「入力の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を提示することが，ユーザに新たな発想を与える」という考えの元で作詞支援システムを開発する。

この目的達成のために，入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成する手法を提案する. 単純な手法として，文章と歌詞のペアデータを学習したエンコーダ・デコーダを用いて歌詞生成をすれば良いと考えられるが，そのようなペアデータは存在しない。そこで，文章要約技術や機械翻訳技術などを用いて歌詞から文章を自動生成することで，ペアデータを用意する方法が考えられる。 しかし，このようにして用意された文章と歌詞のペアは字面が似ているため，このペアデータを学習したエンコーダ・デコーダは入力文章と字面が似た歌詞を生成する可能性がある.

そこで図 1 のように，(a) 入力文章の内容を保持したまま，入力の字面に関する情報を取り除いた中間表現へ変換した後に，(b) その中間表現の内容に沿った歌詞を生成することで，目的の「入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞」の生成を可能とする. 本研究ではこの「中間表現」として画像を用いる。ここで画像を選択した理由には，Stable Diffusion[8] を始めとした拡散モデルによって入力文章の内容を表した画像生成が可能となったという背
景がある.この技術で生成された画像は, 入力文章の内容を表しているだけでなく, 入力文章の字面に関する情報が取り除かれた状態であるため，目的の中間表現の条件を満たしている. 更に，入力文章の形式（単語・フレーズ・文・段落）に関わらず画像を生成できるため, ユーザの入力形式に依存しない柔軟性の高い作詞支援システムの開発が可能となる.

本研究では， 入力文章から画像を生成するために既存の画像生成技術を利用するが，画像から歌詞を生成するエンコーダ・デコーダに関しては新たに学習をする必要がある．このエンコーダ・デコーダを学習するためには, 大力文章から生成された画像と歌詞のペアデータを用意できれば理想的だが，上述したようにそのような入力文章データは存在しない. そこで本研究では，画像生成技術を用いて歌詞から画像を生成することで，画像と歌詞のペアデー タを用意する. このように画像生成技術を活用すると, 目的の歌詞生成が可能となるだけでなく, 画像から歌詞を生成するエンコーダ・デコーダの訓練データを用意することも可能となる.

更に本研究では，訓練データの歌詞を剽窃するリスクを下げる歌詞生成手法を提案する. 機械学習に基づく歌詞生成では, 訓練データ中の歌詞フレーズを再利用して剽窃するリスクがある．ユーザが作詞支援システムを安心して使うには，そのリスクを下げられる歌詞生成手法が求められると我々は考えている．そこで本研究では，訓練データ中で少数の曲のみが使用している固有なフレーズを生成不可能にする制約を加えることで，剽窃リスクを下げる.

実験の結果，提案手法は比較手法よりも入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成可能であることが確かめられた. また，剽窃対策を施さないと, 生成歌詞中の一割以上のフレーズが剽窃となってしまう可能性があることが確かめられた.

## 2 作詞支援システム

本研究では，歌詞に書きたい内容を文章として入力すると，その文章の内容に沿った歌詞の候補を生成し提示する作詞支援システムを提案する。本システムはユーザが文章を大力する入力パネル（図 2 左側）と，生成された歌詞を表示する歌詞表示パネル （右側）で構成される. ユーザは基本的な操作として，以下の手順により作詞をすることができる.

1. 入力パネルに, 作りたい歌詞の内容を文章として自由な長さ・スタイルで入力する。

図 2 作詞支援システムのスクリーンショット

2. 入力が完了すると, 歌詞表示パネルに入力文章の内容に沿った歌詞の候補が複数生成される.

以上の操作で, 本システムはユーザの意図に近い歌詞を複数生成するが，必要に応じて入力文章や歌詞を修正したり, 生成する歌詞の条件（行数やシード値など）のパラメータを変更することで，ユーザが意図した歌詞に更に近づけることが可能となる.

## 2.1 自動生成が創作活動を妨げないために

自動生成技術が発展することで，作業が効率化されるという長所がある一方で，既存の創作物を剽窃してしまい創作者の権利を侵害してしまう可能性がある. 本システムでは，多くの異なる曲で使用されているありがちなフレーズ（ありがち度 $[9,10]$ の高い単語列）を生成することは剽窃には当たらないと仮定し, 少数の曲のみ (今回は仮に 3 曲以下とした）で使用された固有なフレーズを生成不可能にすることで剽窃の可能性を下げる機能を実装する.

## 3 実装

## 3.1 入力文章の内容に沿った歌詞を自動生成する手法

提案した作詞支援システムにおける自動歌詞生成は以下のような入出力を想定している. 入力は歌詞に書きたい内容を表した文章であり, 出力は入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞とする. この入出力の歌詞生成を可能にするエンコーダ・デコーダの訓練データとして，歌詞の内容を表しつつ字面は似ていない文章が多数必要となるが，そのようなデータは存在しない. また，文章要約技術等を用いて歌詞のペアとなる文章を自動生成したとしても，その文章は歌詞と字面が似ているため，このデータで学習されたエンコーダ・デコーダは大力文章と字面が似た歌詞を生成する可能性がある.

そこで本研究では図 1 のように，(a) 既存の画像生成技術を用いて入力文章の内容を表した画像を生成することで，入力文章の字面に関する情報を取り除く. そして (b) 画像の内容を表した歌詞を生成するエンコーダ・デコーダを用いることで，目的の「入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞」の生成を可能とする. このエンコーダ・デコーダを学習するためには，入力文章から生成された画像と歌詞のペアデータを用意できれば理想的だが，上述したようにそのような入力文章データは存在しない。 そこで本研究では，画像生成技術を用いて歌詞から画像を生成することで，歌詞以外の文章データを一切用いずに訓練データを用意する．なお，一枚の画像は歌詞の一段落分の内容を表現すると仮定して，画像と歌詞段落のペアデータを用意する.

以上の着想を元に，提案エンコーダ・デコーダの詳細を説明する．まず，訓練データ用の日本語歌詞の各段落を日英機械翻訳 ${ }^{11}$ により英語へ翻訳し，翻訳された英語歌詞から，アニメスタイルの画像を生成する技術 Anything v3.02) (Stable Diffusion の改良型) を用いて解像度が $512 \times 512$ の画像を生成する.ここで, Anything v3.0を用いる理由は，(1) 文章のまま入力してもその内容を表した画像が生成でき，(2)一貫したスタイルの画像を用いた方がエンコーダ・ デコーダを学習しやすいと考えたためである.

次に, Vision Transformer[11]を用いて画像から計算した特徵量 $(10 \times 768$ 次元 $)$ を, Transformer デコー ダ [12] の Multi-Head Attention 層へ入力する.また, CaboCha[13] を用いて形態素解析された各単語を単語埋め込み層と位置埋め込み層を通してべクトル化し, Transformer デコーダの Masked Multi-Head Attention 層へ入力する. 最後に，デコーダの出力を単語生成確率分布を表す全結合層へ渡す。

## 3.1.1 パラメータ

埋め込みの次元数は 768 とし, Multi-Head の数は 6，デコーダの層数は 2, Feedforward 層の次元数は 1024，活性化関数は GELUを用いる. Vision Transformer は学習済みモデル3)を用い，そのパラメータは再学習しない。最適化には AdamW[14]を用い，学習率は 0.001 とし， ウォームアップステップは 1 エポック分とする. 学習は 40 エポック行い,

1) https://huggingface.co/staka/fugumt-en-ja

2) https://huggingface.co/Linaqruf/anything-v3.0

3) https://huggingface.co/google/

vit-base-patch32-224-in21k開発データにおける最良 Loss のモデルを採用する。

なお，BERT[15] や GPT-2[16] などの大規模言語モデルの学習済みパラメータはあえて利用せずに，歌詞データのみを用いてエンコーダ・デコーダを学習する。これは，大規模言語モデルの訓練データ中の文章を剽窃する可能性をゼロにするためである.

## 3.1.2 訓練データ

112,462 曲（856,778 段落）の日本語のポピュラー 音楽の歌詞を用い，8:2 で訓練/開発データに分割する. 学習対象の語彙は文書頻度が大きい上位 50,831 の単語を使用し，その他の単語は未知語タグに置換する。また，語彙には改行を表す EOL タグと段落頭/木を表す BOP/EOP タグが含まれる。

## 3.2 歌詞生成アルゴリズム

作詞支援システムでは，様々なバリエーションの歌詞を複数生成・提示することで，ユーザに新たな発想を与えることを想定している。そのため本研究では，ビーム探索のような最尤な単語列を探索する手法ではなく，サンプリングによる生成手法を用いる.ただし，単にサンプリングすると生成確率が低い単語が生成される可能性があるため，本研究では Top- $P$ サンプリング [17] を用いて，生成確率が低い単語のサンプリングを禁止する. Top- $P$ サンプリングでは，各単語列を独立に生成するため，複数の歌詞候補を同時に生成できる. さらに本研究では, ユーザが設定した行数などの詳細な条件を満たした歌詞を生成するために，これらの条件を満たさない単語列の生成を禁止する。

提案生成手法が既存歌詞を剽窃するリスクを下げるために，歌詞データ中の文書頻度が 1 から 3 である単語 4-gram の生成を禁止する. この処理は, 多くの曲で使用されているありがちなフレーズは再利用できるが，少数の曲でしか使用されていない固有なフレーズを生成したら剽窃にあたる可能性が高い， という仮定の元で設計した. 単語 4-gram の文書頻度を正確に計算するためには，歌詞データ中に同一楽曲の歌詞が重複して存在しない状態にする必要がある.ここで重要なことは，異なる歌詞が誤って同一楽曲と判定されることは問題ないが，同じ歌詞なのに同一楽曲でないと判定されることは避けなければならない点である．そこで，歌詞データ中のあらゆる歌詞のペアにおいて以下の 2 つの基準で判定することで，同一楽曲判定に取りこぼしがないょうに

する. (1) 単語 20-gram が一致している単語列が存在すれば同一楽曲とする. (2)もしくは, 歌詞間の標準化編集距離 [18] が 0.5 以下のものを同一楽曲とする. この基準により，112,462 曲中で同一楽曲の歌詞を連結して 1 つの歌詞に置き換えた 109,829 曲の歌詞を用いて，単語 4-gram の文書頻度を計算した。

## 4 実験

提案エンコーダ・デコーダの性能を評価するためには，実験用の歌詞とその内容を表した入力文章のペアが必要となる. 本研究では, 小説がアニメ化された時のアニメ主題歌の歌詞は，小説の内容を元に作詞されたと仮定し, 51 作品の Web 小説の概要文章と，その主題歌の歌詞 (2730 段落) を評価データとして用意した. 実験では, 小説の概要文章を大力した時のパープレキシティや生成歌詞を評価する。

実験の比較手法として，異なるペアデータを学習した以下のエンコーダ・デコーダを用意した.

Image-to-Lyrics (I2L) 提案エンコーダ・デコーダ.

Summary-to-Lyrics (S2L) 文章要約手法4) を用いて歌詞の一段落を一文へ要約することで要約文とオリジナル歌詞のペアを作成してから，そのペアデータを学習したエンコーダ・デコーダ.

Back translation-to-Lyrics (B2L) 日英翻訳手法と英日翻訳手法 ${ }^{5}$ を用いて歌詞を日 $\rightarrow$ 英 $\rightarrow$ 日と逆翻訳することで逆翻訳歌詞とオリジナル歌詞のペアを作成してから，そのペアデータを学習したエンコーダ・デコーダ.

上記 S2L と B2L は Transformer を用いたエンコー ダ・デコーダであり, そのパラメータは I $2 \mathrm{~L}$ と同じである. 生成手法の Top- $P$ サンプリングのパラメー タ $P$ は 0.9 とし， 1 つの入力に対して 5 つの歌詞候補を生成する. この比較実験では純粋な歌詞生成能力を評価するために，剽窃対策は施していない.

まず，各エンコーダ・デコーダが入力文章の内容に沿った歌詞を生成する能力を持つかを調べるために，パープレキシティを計算した. その結果， I2L は 149.30，S2Lは181.60，B2Lは 1207.52 となり，提案エンコーダ・デコーダのパープレキシティが最も良いことが確かめられた。また, 生成歌詞が入力文章の字面と似ているかを調べるために，生成歌詞と入力文章の標準化編集距離を計算した. その結果, I2L は $0.91 ， \mathrm{~S} 2 \mathrm{~L}$ は $0.87 ， \mathrm{~B} 2 \mathrm{~L}$ は 0.76 となり，提案

4) https://huggingface.co/tsmatz/mt5_summarize_japanese

5) https://huggingface.co/staka/fugumt-en-ja表 1 入力文章に対して生成された歌詞の例

 &  \\

エンコーダ・デコーダが生成した歌詞は入力文章と最も文字列が異なっていることが確かめられた。これらの実験結果は，要約文-歌詞ぺアや逆翻訳歌詞歌詞ペアを学習した場合よりも，画像-歌詞ペアを学習した場合の方が，入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成できることを意味する.

次に，剽窃対策を施していない歌詞生成手法がどれだけ剽窃リスクを負っているかを調べるために，生成された歌詞中のすべての単語 4-gram のうち,文書頻度が 1 以上かつ 3 以下の単語 4-gram の割合 $R$ を計算する。その結果，提案エンコーダ・デコー ダを用いて歌詞を生成した場合， $R=17.5 \%$ であることが確認された．これは，剽窃対策を施さないと生成歌詞の一割以上のフレーズは既存歌詞に固有なフレーズである可能性が高いことを意味する．ただし，提案した剽窃対策を施すことで $R=0 \%$ となり，既存歌詞に固有なフレーズを再利用してしまう剽窃リスクを下げることが可能となる.

表 1 に，入力文章とそれに基づいて提案エンコー ダ・デコーダが生成した歌詞の例を示す. なお，ここでは剽窃対策を施した生成手法を用いている。これらの入力文章は, RWC 研究用音楽データベース [19] の歌詞と JSICK データセット [20] の文から選択した.この表より, 入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞が生成されていることがわかる. また，その他の生成結果の例を付録に掲載する.

## 5 まとめ

本研究の主な貢献は以下の通りである. (1) 入力文章の内容に沿った歌詞候補を提示することでユー ザに新たな発想を与える作詞支援システムを提案した. (2) 入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成するために，画像生成技術を活用した Image-to-Lyrics エンコーダ・デコーダを提案した. (3) 既存の歌詞を剽窃するリスクを下げる歌詞生成手法を提案した. 今後は作詞支援システムのユーザ評価を行う予定である.

## 謝辞

本研究の一部は JST CREST JPMJCR20D4 と JSPS 科研費 JP20K19878 の支援を受けた。

## 参考文献

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## A 入力文章に対して生成された画像および歌詞の例

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上の例のうち, 上 3 つの入力文章は JSICK データセットから選択した文であり, 下 3 つの入力文章は RWC 研究用音楽データベースの歌詞から選択した文章である．上 3 つの例では， 入力文章に記された具体的な情景が画像として生成され，この画像の内容を表した歌詞が生成されていることがわかる。一方，下 3 つの例は感情的・抽象的な内容の入力文章である。この時，入力文章の内容と同じ感情の表情をした人物の画像が生成され，その感情を表した歌詞が生成されていることがわかる.