生成AIを用いた単語間における類推

「発想や類推を機械によって行う,あるいは人間の類推の補助が出来ないか」というテーマで研究を行う.例として(爆発物)-(ガソリン)→(水素)からエンジンの代替エネルギーの発想を得るなどである.以前の村田の研究[1]では,「ネコ」という単語の属性を考え,その属性に「大きい」という属性を追加することで「トラ」という単語を類推して,「ネコを大きくするとトラが導き出される」拡大や縮小の類推を行った.田代の研究[2]では,類似する２単語の引き算により得られる属性を類推する研究を行った.これらの研究ではMcRaeのデータセット[3]を基に研究を進めた.本研究は,入力次第で様々な類推が可能なChatGPTを使用し,「田代の研究で行った類推との比較」,「McRaeと同様のデータセットの作成」,「ChatGPTによる様々な類推」を行った.田代の研究の引き算の類推では類推性能0.46であったが,本研究の引き算の類推では類推性能0.48に向上した.ChatGPTで引き算の類推を行う時も集合で引き算をした場合の方が向上することが分かった.また,McRaeのようなデータセット生成で意味の一致を正解とした場合,性能F値0.61と高性能なデータセット作成が可能であることが分かった.9種類のオズボーンのチェックリスト[4]でのChatGPTを用いた類推において,類推性能0.88で類推できることを確認できた.