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カンファレンス (国内) 生成的言語モデルを用いた映画レビュー文からの細粒度な観点名の生成
石井 智大 (青学大), 莊司 慶行 (青学大), 山本 岳洋 (兵庫県立大), 大島 裕明 (兵庫県立大), 藤田 澄男
第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第21回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2023)
2023.4.25
本論文では，生成的言語モデルを用いて，あるレビュー文の言及する観点名（すなわち，その文が作品の どの側面に注目して書かれているか）を推定をする方法を提案する．具体的には，「宇宙空間での爆発がリアルだっ た。」という文から，「特撮技術」という観点名を生成する．このようレビュー文に観点名をつける場合，従来は事前に 人手で決めた観点に分類するか，観点名を抽出していた．一方で，映画レビューにおける観点は多様で，あらかじめ 列挙しきれないため，生成的言語モデルT5（Text-to-Text Transfer Transformer）を学習させ，文を入力すると観点 名を生成するようにした．この際，少ないデータで観点名を正しく生成可能にするため，ドメインデータによる追加 学習や，経由タスクによるファインチューニングを施した．こうした学習上の工夫の効果を検証するために，実際に Yahoo!映画のデータを用いて，評価実験を行った．生成された観点名の正しさ，多様さについて人手でラベル付けす ることで，提案手法は少量の学習データから細粒度な観点を正しく多様に生成できることが分かった．
Paper :
生成的言語モデルを用いた映画レビュー文からの細粒度な観点名の生成
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