近年、大規模言語モデルの発展により様々な芸術作品の生成が可能となったが、作品の評価は鑑賞者によって受け取り方が異なるため、課題の1つとして残っている。
本研究では、俳句を対象として深層学習による大規模言語モデルとChain of Thought Promptingを用いた俳句の評価機構の構築を行う。
季語、切れ字、リズムといった俳句に関する情報を特徴量として大規模言語モデルに入力して、俳句特有の評価項目をどの程度満たすか数値化するタスクを推論形式で行う。得られた評価結果と俳人による評価の比較を行い、提案した評価機構の妥当性を検証する。