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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

大規模言語モデルを用いた解釈に影響を与える対話文取得方法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236269
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236269
ec83b3b3-00f8-4ab3-b142-0c504f439b59
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-2W-01.pdf IPSJ-Z86-2W-01.pdf (382.3 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 大規模言語モデルを用いた解釈に影響を与える対話文取得方法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者所属
慶大
著者名 中西, 建心

× 中西, 建心

中西, 建心

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土屋, 碧渡

× 土屋, 碧渡

土屋, 碧渡

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長谷川, 麟太郎

× 長谷川, 麟太郎

長谷川, 麟太郎

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前川, 知行

× 前川, 知行

前川, 知行

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今井, 倫太

× 今井, 倫太

今井, 倫太

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 対話中の解釈に影響を与える文章を探すことで,対話での重要な文章がどこに存在するかを調査することを目的とする.対話文において発言の解釈の視点となる文(コアセンテンス)を情報文脈化により文脈情報を含む形に変換する.同じコアセンテンスでも文脈によって解釈が変わるため,コアセンテンスの前の文章を抜くことで解釈に影響を与える対話文を特定する.そして抜く文章の位置を変えることが解釈に影響が出るかを検証する.情報文脈化したコアセンテンスを埋め込みベクトル化して類似度を計算することで,抜いた文章の中でどの文章が重要であったかを判定する.その抜いた文章がコアセンテンスに近い方が解釈に影響しやすいと考えている.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 873-874, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:19:34.478321
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