複数の訓練データを用いた直喩文判別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-03
• タイトル: 複数の訓練データを用いた直喩文判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Simile identification using several types of training data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 言語モデル
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学大学院情報創成工学専攻
• 著者所属: 九州工業大学 大学院情報工学研究院知能情報工学研究系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Artificial Intelligence, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 自見, 仁太朗; 嶋田, 和孝
• 著者名(英): Jintaro, Jimi; Kazutaka, Shimada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 比喩の一種である直喩は「ような」などの定型語 (喩詞) によって比喩の対象を明示する表現である．しかし，喩詞として用いられる「ような」という語は，例示や婉曲の意味でも使用されるため，使い方によって文意が大きく異なる．このような文を判別することは文章理解に於いて重要である．一般に，比喩判別を二値分類問題として機械学習で解くことが考えられる．しかし，機械学習モデルを学習させるには大量のラベル付きデータ（直喩 or 非直喩）が必要となる．このようなデータセットを新たに構築するには大きなコストがかかる．そこで，本研究では少量のラベル付きデータに加えて，疑似ラベリングデータ，他言語データを用いて学習を行い，これらのデータセット及びその組み合わせの有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Simile is a kind of figurative language. It expresses the target of the figurative language by using comparators such as “like”. For understanding a sentence, it is important to distinguish whether the sentence is a simile or a literal. In this paper, We use several types dataset for simile identification task. The several datasets are small human annotated datasets, pseudo-labeling dataset, and other language datasets. We show the validity of the combination of several data in this task.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2024-NL-259, 号 24, p. 1-6, 発行日 2024-03-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会