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[1K1-GS-6-02] するべき行動を文章からBERTを利用して評価する手法の検討
キーワード:自然言語処理、BERT、テキスト埋め込み
近年、5Gの普及が進み屋外でのスマートフォンの利用が加速する一方、得られる情報量の多さにより咄嗟の状況把握の難しさが懸念される。また、その内容の信憑性なども考える必要が出てくる。BERTは双方向TransformerのEncoder部分を利用した事前学習モデルであり,入力文を単語埋め込み表現列に変換する自然言語処理モデルである。BERTを利用することで,各種の自然言語処理システムの性能が大きく向上しているが,実際のタスクに対して,BERTをどのように利用するかは個々のタスクに応じて考える必要がある.本研究では、現代社会のネットワーク情報をTRPGの世界に置き換えてその際のするべき行動をBERTを使用して単語埋め込み表現列より判定する手法を提案する。結果として、この手法の利用が縮尺された舞台ではなく現実での有用性が期待される。
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