デジタルゲームのための自然言語処理（NLP） - ゲームの「ことば」のあそびかた
受講スキル
・NLP についての前提知識は不要です。 ・Python のソースコードや疑似コードを用いて実装方法を説明する部分があります。Python プログラミングに関する基礎的な知識があると、その部分の理解が深まりやすいと思われます。
受講者が得られるであろう知見
大規模言語モデル（LLM）はどのようなもので、どんな機能が実現できるか。逆に、LLM を使わずに従来手法で実現できることは何か。今後学習を継続していくためのロードマップと合わせてご紹介します。
セッションの内容
本チュートリアルでは、スクウェア・エニックスAI部で自然言語処理（NLP）の研究開発に携わるAIリサーチャーが、「デジタルゲームのための NLP」について紹介します。2022年に OpenAI から発表された ChatGPT が、大きな話題となっています。大規模なデータで学習された言語モデルである ChatGPT は、テキスト入力に対して流暢かつ知的な回答を返すことで、人々を驚かせました。この技術の背景にある "Transformer" や、ChatGPT を含む "Large Language Model (LLM)" を中心に、「デジタルゲームへの活用」という観点から、初心者に向けた NLP の解説を行います。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
東京大学大学院情報理工学系研究科にて、自然言語処理による執筆支援を研究し、博士（情報理工学）を取得。2022年よりスクウェア・エニックスAI部にて、デジタルゲームに自然言語処理を活用する研究に従事。講演に『意味が分からないからこそ、リアル～「架空言語」音声合成による、没入感の高いボイス付きコンテンツの実現～』（CEDEC+KYUSHU 2022）、『AI Summit: Developing Adventure Game with Free Text Input using NLP』（GDC2023）など。ストーリー理解・生成に関する研究で2021年度電気通信普及財団賞「テレコム学際研究学生賞奨励賞」を受賞。
《講演者からのメッセージ》
自然言語処理のゲームへの活用を検討されるにあたり、本講演の内容がその一助となれば幸いです。
共同研究・開発者
三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス AI部）