みずほリサーチ&テクノロジーズ [日本]
2023 年 2023 巻 4 号 p. 21-26
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
本研究では,記述指導支援に向けて,文間接続関係を自動推定するシステムを開発する.具体的には,接続関係の種類ごとにその適否を判定するBERTから成る二値分類器と,それらのスコアを統合して多値分類を行うモデルを構築した.昨今着目されているGPTモデルと精度比較をすると,接続関係の種類によってその優劣が異なる傾向となった.GPTモデルとの組み合わせにより,さらなる精度改善の可能性が示唆された.
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら