教師有り学習モデルと大規模言語モデルを組み合わせた低評価レビューを考慮したレビュー文書の評価値推定

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