Ihoriya Hiroki

レポートや論文をはじめとし，意見や提案を主張する際には，文章の説得性が重要である．しかし，説得性の高い文章を書くためのフィードバックの機会は充分ではない． 本研究では，書き手による説得性の高い文章執筆を支援するインタフェースの設計方法を提案する．提案するインタフェースは，説得性の高い文章執筆を支援するために，ユーザが書いた文章中で修正すべき箇所を指摘し，その修正すべき箇所を改善するヒントとなる例文を提示する．修正箇所の指摘のため，BERTによる回帰モデルを構築し，Attentionによる文章中の修正箇所の可視化を行う．例文提示のために，GPT-2の学習データとして小論文データを用いて，文章生成モデルを作成する．これらの提案するインタフェースのふるまいによって，書き手の文章の説得性についての執筆態度の変容を狙う． --- Frontend: React.js Backend: Python (fastapi) DeepLearning: PyTorch, transformers -- 画像は論文用のイメージです．実際のシステム画面は別途ありますが，Still Workingです．