2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[4A3-GS-6] 言語メディア処理

2023年6月9日(金) 14:00 〜 15:40 A会場 (メインホール)

座長:庵 愛(NTT) [現地]

14:00 〜 14:20

[4A3-GS-6-01] 多言語DRS意味解析における文字系列情報の性能分析

〇黒澤 友哉1、谷中 瞳1 (1. 東京大学)

キーワード:談話表示構造、意味解析、文字系列情報、ニューラルモデル、多言語タスク

文字単位の系列情報は様々な言語処理タスクでニューラルモデルの性能を向上させることが示唆されている。この言説は談話表現構造(DRS)を用いた意味解析タスクにおいても例外でなく、文字系列情報を用いたエンコーダ・デコーダモデルが高精度を達成している。ただ、この情報がどうして精度向上に寄与しているのかは明らかになっていない。そこで本研究では、DRS意味解析の多言語データセットであるParallel Meaning Bankを用いて、英語、ドイツ語、イタリア語、オランダ語において、正しい文字系列情報がエンコーダ・デコーダモデルの精度にどの程度影響を及ぼすかを詳細に分析する。実験では、複数の方法で生成した正しくない文字系列を与えた場合と正しい文字系列を与えた場合とで精度比較をすることで、モデルがどの程度正しい文字系列を理解しているかどうかを検証する。その結果、正しい文字系列情報が与える精度向上の程度は言語間で異なることがわかった。また、全体として精度が向上した言語においても、ケース単位では文字系列情報が予測の誤りをもたらすケースも多く存在していた。

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