[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-91] GPT による俳句の自動評価に向けて

〇結城 喬¹、上田 直生也¹、岡 照晃¹、小町 守² (1.東京都立大学、2.一橋大学)

キーワード：大規模言語モデル、俳句、評価

近年、深層学習による俳句生成や評価が注目されている。俳句生成についての先行研究は存在する一方で、俳句評価は手間がかかり、俳句評価の質は評価者やタイミングによって変わり得る。GPTのような大量の事前学習データとモデルのパラメータ数を持つ大規模言語モデルは、既存の言語モデルより正確に俳句を評価すると期待される。そこで、本研究では、GPTによる俳句の自動評価に取り組む。目的は、俳句評価の工数削減と均質化のための大規模言語モデルによる俳句評価の自動化である。実験の結果、GPT は few-shot learning によって俳句評価を学習でき、またGPT-4はGPT-3.5-turboより正確に俳句評価を実行できると判明した。