技術的関連性のある文の自然言語処理を用いたリレーションのAI学習とデータの作成試験

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-08-01
• タイトル: 技術的関連性のある文の自然言語処理を用いたリレーションのAI学習とデータの作成試験
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Experiment of AI Learning Relations between Technical Sentences and Creating Training Data for Fine-Tuning using Natural Language Processing
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ビックデータ処理・信頼性
• 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: 独立行政法人自動車技術総合機構交通安全環境研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Traffic Safety end Environment Laboratory, National Agency for Automobile and Land Transport Technology
• 著者名: 吉永, 純
• 著者名(英): Jun, Yoshinaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 技術文書では部品 ID 等，明確な記述が行われるが，要求仕様等のプロジェクト開始点に近い工程の文書ほど，自然言語による専門用語，文脈やモダリティにより意味が異なる語句も用いられることから，正しい理解のためには暗黙知も含めたドメイン知識が必要である．本稿では，文同士の技術的な関連性を示す情報に着目し，限られた分量ではあるものの，特定ドメインの暗黙知に関する学習データとして利用することで，技術的な関係性をデータ化し学習する取り組みと，その効果についてサンプル文書により確認したことについて述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The ambiguity included in natural language sometimes shown in specification , that are difficult problem for machine learning. This paper describes an approach and experiment result to create training data from a small number of descriptions of the relationship between functional requirements and specification requirements, and confirmed using sample documents.
• 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: AN10096105
• 書誌情報: 研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）; 巻 2024-ARC-258, 号 26, p. 1-4, 発行日 2024-08-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8574
• 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