[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-35] 複数言語の逐次学習による多言語モデルの分類タスク性能の検証

〇張 齢方¹、河原 大輔¹ (1.早稲田大学)

キーワード：自然言語処理、多言語モデル、逐次学習、知識転移、言語横断

本研究では、複数言語の逐次学習が多言語BERTモデルに与える影響を、日本語および韓国語ニュース分類タスクにおいて検証する。学習順序を日本語から韓国語および韓国語から日本語として反復学習を行い、各言語の分類精度の変化を観察する。その結果、初回の学習後に、まだ学習していないもう一方の言語の分類精度が向上する現象が確認された。これは、言語間での知識転移効果を示している。また、学習を進める中で両言語の性能は共に向上し、最終的に高い分類精度に収束する傾向が見られた。この結果は、学習順序にかかわらず、逐次学習における言語横断的適応性と安定性を示唆している。