@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231497, author = {Zhuo, Binggang and 本田, 涼太 and 村田, 真樹}, issue = {7}, month = {Dec}, note = {本研究では,事前学習済みマスク言語モデルの RoBERTa を用いて,日本語文章の自動強調付与を行う手法を提案する.タイトル情報と条件付きランダムフィールドを組み合わせることで,提案手法は従来の研究とベースラインよりも大幅に性能が向上した.実験では,提案手法は平均 F1 スコア 0.437 を達成し,最も高性能だったベースライン(スコア 0.399)より 0.038 ,条件付きランダムフィールドを用いた従来研究(スコア 0.313)より 0.124 性能が向上した.本論文は広範囲の実験を通して,日本語文章の自動強調付与というタスクにおける様々な手法の性能を示した.有意水準 0.05 で両側ウィルコクソンの符号付き順位検定の結果は,提案手法がすべての比較手法と比較して統計的に有意であることを示した., This study proposes a method for automatic Japanese document emphasis using RoBERTa, a pre-trained mask language model. By combining title information and conditional random fields, our approach significantly improves performance over previous studies and carefully designed baselines. In the experiments, our method achieves an average F1-score of 0.437, improving by 0.038 over the best-performing baseline (score of 0.399), and by 0.124 over the previous study that used conditional random fields (score of 0.313). Through extensive experiments, we showcase the performance of various methods in the task of automatic Japanese document emphasis. The results of the two-sided Wilcoxon signed-rank test at a significance level of 0.05 indicated that the proposed method is statistically significant compared to all the comparison methods.}, title = {マスク言語モデルによる日本語文章の自動強調付与}, year = {2023} }