能には依然として限界があるとの報告が多い。こう本研究では、大規模言語モデル（LLM）による初したLLM由来のアノテーション・ノイズを低減す期アノテーションと、弱教師あり学習の一種であるるため、複数エージェントの相互評価による進化的RobustUnlabeled-UnlabeledLearningを組み合わせたアプローチが提案されているが、ノイズを完全に排反復的な学習フレームワークを提案する。従来、専除することはなお困難とされている。門領域や大規模データセットにおけるテキスト分このようなノイズを含むアノテーションに対処類では、アノテーションコストとラベルノイズが精する方法として、近年では弱教師あり学習が注目さ度向上の大きな障壁となっていた。本手法ではまずれている。弱教師あり学習は、ラベル情報が完全でLLMを用いて未ラベルデータに対し擬似ラベルをはない場合や、一部のデータのみがラベル付きであ一括付与し、正例比率が相対的に高いコーパスと低るような不完全な状況でも、モデルを頑健に学習いコーパスを疑似正例・負例として構築する。次にさせるための枠組みである。弱教師あり学習の一RobustUULearningを適用することで、LLMが付与手法として提案されているのがUnlabeled-Unlabeledしたノイズを含むラベルにも頑健な分類器を学習(UU)Learning(1)である。UULearningでは、未ラベし、その分類器で再度データをラベリングする手順ルデータから2種類のコーパス、「疑似正例コーパを複数回繰り返す。これにより、初期アノテーショス(D)」と「疑似負例コーパス(D′)」を用意し、「Dンの誤りを段階的に削減し、高精度な分類器を獲得のほうがD′よりも真のポジティブサンプルの含有できることを実験的に確認した。また、本手法によ率が高い」という緩やかな前提が満たされれば、ラり、GPT-4oなどの言語モデルの性能を上回る成果ベルなしデータのみを用いても分類器の学習が可能を得られることも示した。となる。これにより、ラベルの完全性や正確性を厳密に担保できない現場においても、一定の精度を確

保しやすい利点をもつ。テキスト分類は、感情分析や文書カテゴリの分類そこで本研究では、LLMの推論能力とUUといった従来のタスクから、近年は大規模言語モデLearningを組み合わせることにより、大規模データル（LargeLanguageModel:LLM）のRLHFやDPOなのラベリングコストとラベルノイズの問題を同時にどの学習手法や評価に至るまで、幅広い分野で重要軽減する新たな反復学習フレームワークを提案すな役割を担っている。テキスト分類の有用性が広くる。まず、LLMを用いて未ラベルのコーパスに対認識されている一方で、その学習には大量のラベルし初期的なラベル付けを行い、LLMが「正」と判断付きデータが必要となる。アノテーション作業にはしたサンプルを疑似正例コーパスD、LLMが「負」高い人的コストが伴い、とりわけ医療や法律など専と判断したサンプルを疑似負例コーパスD′として門性の高いテキストの場合、このコストはさらに深作成し、UULearningを適用する。この手順によっ刻な問題となる。アノテーションのコスト削減を目て、元のLLMが有する分類性能を上回る精度をも的として、近年はLLMを活用したアノテーションつ分類器を学習可能となる。―3384―.さらに、得られた分類器を用いて元のコーパスを再度ラベリングし、更新された疑似正例コーパスDと疑似負例コーパスD′を再びUULearningのパイプラインに投入する。このように反復的にラベルを精錬することで、初期段階でLLMが付与したラベルノイズを段階的に削減し、DとD′がより理想的な分布へと近づいていく。その結果、学習を重ねるにつれ、分類器の精度向上が期待できる。本研究では、上記フレームワークによってLLMとUULearningを組み合わせた反復的学習手法を実装し、その性能向上を実験的に検証する。さらに、その最終的な性能が、従来の自己進化的なLLM活用手法を上回ることを示し、提案手法の有効性を明らかにした。