大規模言語モデルを用いたカタカナ語の意味分類における出力傾向分析

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。