複数の事前学習モデルを利用した語義曖昧性解消のドメイン適応

使用多个预训练模型进行词义消歧的领域适应

基本信息

批准号：
22K12145
负责人：
古宮嘉那子
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

語義曖昧性解消の論文として、異なった古文と現代文という二つの基準の語義タグを使った研究を行い、分散表現（word2vec）を利用した手法でジャーナルを1報、現代文のBERTを利用したレキシカル・サンプルタスクの研究で国際会議を1報、さらに現代文のBERTを利用したコーパス中の全単語を対象とした語義曖昧性解消の研究で、研究会の論文を1報執筆し、発表を行った。研究会の論文はブラシュアップして国際会議に投稿予定である。さらに、日本語歴史コーパスの語義曖昧性解消の関連論文として、日本語歴史コーパスの古文から現代文への翻訳を事前学習モデルであるT5を用いて行った研究について国内学会で発表を行った。こちらについても、2023年度以降に国際会議に投稿予定である。また、関連論文として、異なった区切りの異なった単語に関係して、ある複合語の単語の分散表現（word2vec）をそれぞれの構成語から合成する研究について、執筆したジャーナル論文が公開された。また、副次的な研究として、語義曖昧性解消ではないが、同じ手法を用いた、単語の読みを付与するシステムを作成する研究を行った。こちらについても、異なったタグと皆さえる疑似データがシステムの正解率を上昇させるという結果を示した。この研究は、国内学会で発表済みであるが、2023年度以降に国際会議に投稿予定である。さらに、関連論文として、「日本語 PromptBERT におけるプロンプトベース対照学習の有効性とプロンプトの性質の調査」の発表を行った。

As a paper on word ambiguity disambiguation, we conducted research using two criteria: different classical and modern Japanese, and published a journal using a method using distributed expression (word2vec), an international conference was conducted on a study of lexical sample tasks using modern Japanese BERT, and an international conference was written and presented on a study on word ambiguity disambiguity disambiguity for all words in the corpus using modern Japanese BERT.研究小组的论文将被刷新并提交国际会议。此外，作为关于日本历史语料库中有意义的歧义歧义的相关论文，在日本会议上提出了一项研究，该研究使用了前学习模型T5将日本历史语料库从古典日本历史语料库转化为现代日本。此信息还计划在2023年以后发布在国际会议上。此外，与不同单词的不同单词相关的不同单词，与不同的单词相关的不同单词，该文章已经发表了一篇期刊文章，该文章撰写了有关综合一个复合词的分布式表示（Word2Vec）的研究。此外，作为一项二级研究，我们进行了研究，以创建一种使用相同方法授予单词阅读的系统，尽管不是对单词模仿的歧义。这也表明，所有使用的不同标签和伪数据都会提高系统的正确答案率。这项研究是在国内学术会议上提出的，但计划在2023年之后提交国际会议。此外，作为一份相关论文，我们介绍了一项研究“调查了“调查基于迅速的控制学习的有效性以及日本提示中提示的性质”。