説明可能な検索ベースの文書分類手法の提案

現在，文書分類などの様々な自然言語処理のタスクにおいて，判断根拠が説明可能な手法の重要性が高まっている．本研究では，分類に有効な文書を訓練事例や外部の知識コーパスから検索して利用する，検索ベースの文書分類手法を提案する．提案手法は，分類に利用した文書を出力することができ，文書分類に説明可能性を与える．本論文では，AGNewsデータセットを用いて学習・推論を行い，分類精度・説明可能性の2つの側面から提案手法の有効性を検証した．実験の結果，知識コーパスを利用しない既存の大規模言語モデルと比べて，知識コーパスの検索結果を利用することによって精度が向上することを確認した．また，モデルが分類根拠として示す文書と分類対象の文書との文間類似度と，人手評価との間に有意な相関を確認することができた．