ユーザ嗜好を考慮した制御可能なコンテンツメタデータ生成モデル

Abstract

近年、機械学習による生成モデルのコンテンツ制作への応用が注目され始めている。一般的に生成モデルは、生成物の「本物らしさ」を目的関数におく。しかし、多くの商業コンテンツ（映画・音楽・ゲーム等）は、より多くのユーザもしくは特定のターゲットユーザ層に評価されるように作成されるため、生成物が単に本物らしいだけでは実用性は低い。既存研究では、ユーザによるコンテンツの評価データを用いて、狙ったユーザ群の嗜好に合わせたコンテンツメタデータの生成モデルが提案されている。一方で、例えばクリエータが特定のジャンルの映画を作ろうと思っていても、既存手法では生成内容を制御できないという問題がある。本研究では、このモデルを発展させ、任意のメタデータを入力とすることよって生成内容の制御が可能なモデルを提案する。実験では、映画データベースInternet Movie Databaseを用いて映画ジャンルを入力として俳優候補を生成した。結果はアンケート調査で評価し、提案モデルの有効性を確認した。

人工知能学会全国大会