条件付き変分オートエンコーダと単語分散表現による絵文字の生成

抄録

絵文字は世界中で広く用いられているコミュニケーションツールの一種である．絵文字は年々その数を増やしており，ユーザが瞬時に適切な絵文字を選択することは難しくなってきている．また，新たな絵文字を適宜デザインし，追加する作業は大きな労力を必要とする．したがって，本研究では絵文字をテキスト情報から自動生成することを試みる．これにより，文脈に沿った適切な絵文字が自動的に生成されるため，コミュニケーション活動の促進が期待されるほか，絵文字デザインの手間を省くことができる．提案手法は，生成モデルの一種である条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)と，テキストエンコーダとして疑似再帰ニューラルネット(QRNN)，テキストエンコーダにつながる埋め込み層には事前学習済みの単語ベクトル GloVeを活用している．評価実験では，提案手法が入力の絵文字の説明文に対応する絵文字を出力することができ，かつGloVeを用いることで出力画像の質が向上することを示す．