カタカナ語の意味分類におけるFine-Tuningの有効性検証：頻度と多義性が精度に与える影響

LLMやPLMを用いたカタカナ語の意味分類では、和製英語や外来語といった独自の課題を持つ特性が精度に影響を与える可能性がある.そこで本研究では、BCCWJから抽出したカタカナ語を対象として、DeBERTaV3をFine-Tuningし、精度向上への方策を探った.対象単語を頻度と多義性で4象限に分類して分析した結果、Fine-Tuningによりベースラインから平均約53%の精度向上を達成した.さらにベースラインモデルでは低頻度、低多義性語が、Fine-Tuning後のモデルでは高頻度、低多義性語が最高精度であった.統計分析により、頻度よりも多義性の方が精度に与える影響が大きいことが定量的に示された.