対照学習と外部知識を用いたスタンス検出

抄録

ゼロショットスタンス検出において、トピック不変表現の学習と外部知識の利用が高い成果を得ている。これらの手法の中で、PT-HCLモデルは対照学習を用いたゼロショットスタンス検出への効果的なアプローチを提示している。本研究では、トピック不変表現に外部知識を追加して同時に学習させる、新しいスタンス検出モデルを提案する。結果としてSem16データセットに対して4つのトピックにおいてWikipediaを利用しない場合と比べ精度の向上が見られた。また、情報量の増加などにより学習速度の鈍化が見受けられた。現状では課題も多く学習段階における評価方法の見直しや訓練データとWikipedia情報への重み付けによる調整が必要である。