AI要約自然言語処理を用いてプリンに関する文がポケモンのプリンを指すかを分類する実装を紹介する記事である。ポケモンを題材にデータ作成と実装方針を解説している。

AI要約ポケモンの大規模テキストコーパスを用いてWord2Vec・FastText・Meta4Meaningによる単語ベクトルモデル「poke2vec」を構築する。学習済みモデルとコードを公開し、ポケモンの特性表現のための自然言語処理資源として提供する。フィンランド語論文の付随データセットである。

AI要約ポケモンファンフィクションおよび公式説明文からなるコーパスを構築し、文・単語トークナイズ処理を行った自然言語処理用データセット。前述のword2vecモデル学習に用いられた。

AI要約ユーザー入力に基づきポケモンの名前と説明文を生成する「Pokérator」を開発する研究。バイグラム言語モデルで名前を、ConceptNetの回答を埋め込んだテンプレートとGPT-2言語モデルのファインチューニングで説明文を生成する。