2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[3Win5] ポスターセッション3

2025年5月29日(木) 15:30 〜 17:30 W会場 (イベントホールD-E)

[3Win5-32] 時制の学習を踏まえた日本語生成コーパスにおける時間関係の分布推定

〇小國 怜美1、持橋 大地2,3、小林 一郎1 (1.お茶の水女子大学、2.統計数理研究所、3.国立国語研究所)

キーワード:時間関係

時間関係認識は,自然言語理解において必要となる正確な文脈理解のための重要なタスクである.しかし,時間関係は文章内では明示的に示されていないことが多く,表層的な表現だけから正しく捉えることは困難である.そこで,人が用いる常識的な知識を学習させることで,時間関係を捉えることが可能な言語モデルを構築する試みが行われている.本研究では,イベントの生起状態を正規分布で表現する手法を用いて,その位置の相対関係により時間関係識別を行った.その際に大規模言語モデルを用いて,Allenの区間代数の定義に従ってデータセットを新たに生成して学習を行い,時間関係を識別するモデルを構築した.また,コーパスに出現するイベント間の時間関係を識別する前に各イベントに対する時制を事前学習することにより,モデルの精度が向上することを確認できた.

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