大規模言語モデル(LLM)を用いた外来語の意味推論において、和製英語の存在など元来の英単語の意味との違いがモデルの精度に影響を与える可能性がある。外来語の意味を正確に捉えるために、本研究ではBCCWJから抽出したデータでLLMをFine-tuningし、現状のカタカナ語の意味推論の精度及び出力傾向を分析、精度向上への方策を探る。複数の実験の結果、Zero-shotlearningではFine-tuningの有効性が確認できなかったが、対照的にFew-shotlearningでは約10％の精度の向上が見られた。出力傾向分析によってモデルの苦手な語義や単語の傾向を得られたため、今後の研究への寄与を期待する。

現在、自然言語処理分野においてLLMに関連した研究が行われている。LLMを含む生成AIの中でも認知率、使用率がともに高いChatGPTは、英語データを主に利用し作成されており内部で占める日本語データの割合は低いと推測される。さらに日本語に含まれるカタカナ語には、英語を語源とする外来語や和製英語がある。これらは対応する英単語の元来の意味と異なる場合があり、日本語データが少ないことも相まって、文脈中の意味分類が正しく行われない可能性が大きい。そこで本稿では、国立国語研究所が提供する「現代日本語書き言葉均衡コーパス[BCCWJ(BalancedCorpusofContemporaryWrittenJapanese)]」[1]からカタカナ語を含む文章を抽出してデータセットを作成し、これを用いてOpenAI社の提供するgpt-4o-mini-2024-07-18モデルにFine-tuningを行い、出力の傾向分析を行う。これによりモデルの苦手なカタカナ語、そして対象単語の持つ推測しにくい意味の傾向を分析し、語義曖昧性解消への貢献を期待する。