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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2024
  4. 2024-NL-261

生成型大規模言語モデルを用いた意味フレーム推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238507
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238507
5eef4c3c-2b06-48cc-8b75-1da219dbdb78
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL24261014.pdf IPSJ-NL24261014.pdf (1.5 MB)
 2026年8月27日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-27
タイトル
タイトル 生成型大規模言語モデルを用いた意味フレーム推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 LLM応用・言語解析
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
株式会社PKSHA Technology
著者所属
名古屋大学/株式会社サイバーエージェント
著者所属
名古屋大学/理化学研究所
著者所属
国立情報学研究所
著者名 矢野, 千紘

× 矢野, 千紘

矢野, 千紘

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山田, 康輔

× 山田, 康輔

山田, 康輔

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笹野, 遼平

× 笹野, 遼平

笹野, 遼平

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武田, 浩一

× 武田, 浩一

武田, 浩一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 動詞の意味フレーム推定において,BERT などの Transfomer に基づくエンコーダベースの事前学習済み言語モデルから獲得した文脈化単語埋め込みを用いる手法が提案されている.しかし,下流タスクでの性能向上が著しいデコーダベースの生成型言語モデルは利用されてこなかった.本研究では,大規模な生成型言語モデルからフレーム埋め込み表現を獲得し,動詞の意味フレーム推定を行う手法を提案する.提案手法では,フレーム喚起語と喚起語が含まれるテキストが与えられた場合に,その語が喚起するフレーム名を次単語として予測するような prompt を生成型言語モデルに与え,prompt の末尾の埋め込みをフレーム埋め込みとして獲得し,得られた埋め込みをクラスタリングすることで意味フレーム推定を行う.さらに,FrameNet および日本語フレームネットを用いた実験を行い,深層距離学習による fine-tuning や文脈内学習を行うことで,既存のエンコーダベースのモデルに基づく手法より高い性能を達成できることを示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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-261, 号 14, p. 1-7, 発行日 2024-08-27
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 08:32:46.400343
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