ニューラルネットワークを用いた着順予測に基づく予想記事の生成

抄録

競輪の1日当たりのレース数を考えると予想記事の作成にかかるコストは大きい．よって本研究では，競輪の予想記事を自動生成することを目的とする．また，新規ユーザーの獲得という競輪業界の課題や既存記事が新規ユーザーには理解が困難であることを踏まえ，本研究では，新規ユーザー向けの予想記事の自動生成を行う．本研究では，機械学習による着順予測の生成と，生成された着順予測を解説する予想記事の生成を行った．着順予測については，予測のための入出力設定の比較，機械学習手法の比較，入力特徴量の比較を実施し，本研究での最良の着順予測を生成した．記事生成については，既存記事を参考に，生成する記事の満たすべき条件を設定し，その条件を満たす記事生成手法としてテンプレートによる記事生成を提案した．