@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218693,
 author = {芝山, 直希 and 古宮, 嘉那子 and 新納, 浩幸},
 issue = {3},
 month = {Jun},
 note = {文の埋め込み表現は自然言語処理の多くのタスクで必要とされ，従来より様々な構築手法が提案されている．その中で，近年，PromptBERT という BERT を用いた文の埋め込み表現の構築手法が提案された．これは簡易な手法であるにも関わらず，高い性能を示すが，言語に応じた適切なテンプレートの設計を必要とする．本論文では日本語 PromptBERT のためのテンプレートをいくつか考案し，それらを組み合わせた対照学習から日本語 PromptBERT を構築した．リクルート社が公開している含意関係推論データセット JRTE を用いた実験では，構築した PromptBERT が SentenceBERT や ConSERT よりも良い性能を示した．},
 title = {対照学習を利用した日本語PromptBERTの構築},
 year = {2022}
}