ビュー文書に比べて少ない場合が多いため，全体と本研究では，教師有り学習モデルと大規模言語モして各クラスの分布に偏りがあるデータになりやすデルを組み合わせた，レビュー文書の評価値推定にい．このような条件下で単純な教師有り学習を適用取り組む．低評価なレビュー文書は，高評価なレすると，低評価レビューのみならず，全体の分類精ビュー文書に比べて少数派であることが考えられ度の低下を引き起こす．この問題を解消するには，る．そのような場合，教師有り学習モデルによる分すべてのクラスについて，レビュー文書が均一に収類では，特に少数派のクラスの精度が悪化する傾向録されている学習データを用意することが望ましがある．そこで，低評価レビュー文書の推定にのい．しかし，偏りがない学習データを用意することみ，追加学習無くタスクを解ける大規模言語モデルは非常に困難であり，偏った学習データを使用せざを導入する．実験の結果から，教師有り学習モデルるを得ない場合も多い．やデータ拡張手法よりも少数派クラスの精度が改善偏った学習データを扱う際に少数派クラスの精したことを確認した．また，大規模言語モデルのみ度を維持する手法として，アンダーサンプリングやの推定よりも，全体の精度バランスが良いことも確オーバーサンプリング，データ拡張がある．しか認した．し，アンダーサンプリングでは総データ数が減少するという問題があり，オーバーサンプリングでは少

数派クラスにおける過学習が助長されるという問題レビュー文書は，製品やサービスを利用した消費が残る[5]．データ拡張アプローチにおいても，単者から見た，良くなかった点や改善すべき点が記載純な単語置換では近年主流になっているtransformerされている．製品やサービスの提供者にとって，そベースのモデルに対して有効でないことや[6]，拡のようなレビュー文書に含まれる記述から改善すべ張したデータの質がオリジナルデータより劣る可能き点を見つけ出すことは重要である．一般に，良く性があること[7]が問題点として挙げられる．よっなかった点や改善すべき点は低い評価値のレビューて，これらのアプローチの単純な適用は，必ずしも文書に含まれることが多い．一方で，そのような極適切な解法ではない場合がある．端に低い評価値を持つレビュー文書は全体の分布の近年では，自然言語による指示でタスクを解く中では少なく，中程度やそれ以上の評価値が付与さことができる大規模言語モデル（LargeLanguageれたレビューが多数を占めるとことも多くある．そModel:LLM）が広く使用されている．LLMは，タの結果，低い評価値が付与されたレビュー文書は全スクを解く際に特段の学習を必要としないため，本体の中で少数派になることが多い．質的に，処理対象となるデータのクラス分布や偏りレビュー文書の評価値を推定する手法として，教に影響されない．つまり，データ数が少ないと考え師有り学習モデルに基づく手法は枚挙に暇がないられる低評価レビュー文書の分類にも有効だと思わ[1][2][3][4]．教師有り学習においては，データが多れる．一方で，前述のように，製品やサービスの改いクラスでは文章とそのクラスの関係を十分に学善のために低評価レビューを正しく抽出できること習できる一方，データが少ないクラスでは相対的には重要であるが，レビューの評価値推定という全体モデルの性能が落ちてしまう傾向がある．前述のよ的な視点で見た場合，当然ながらそれ以外の評価値―3724―.についても良い精度で推定できることが望ましい．しかしながら，Baiら[8]らやŠmídら[9]による報告では，単純なLLMによる文書分類の精度は，全体の精度で教師有り学習モデルに劣るとされている．これより，LLMを単純に用いるだけでは，評価値推定というタスク全体の最適な解法にはなり得ない．そこで本研究では，追加学習無くタスクを解くことができる大規模言語モデルと，教師有り学習モデルを組み合わせた評価値推定手法を提案する．具体的には，データ数が少ない低評価レビューの評価値推定にはLLMを，それ以外のレビュー文書の評価値推定には教師有り学習済みモデルを用いる統合的な枠組みを提案する．