大規模言語モデルベースの日本語固有表現抽出における

本研究では，大規模言語モデル（LargeLanguageModel:LLM）を活用した日本語固有表現抽出（NamedEntityRecognition:NER）の精度向上手法としてSelf-Reflectionの有効性を検証した．Self-Reflectionは，モデルが自身のタスク結果を評価し，反省点を考慮した再試行を行うことで精度を向上させる枠組みである．GPT-4oを対象とした実験では，Few-Shot学習と組み合わせることでF1-Scoreが1.6ポイント向上した．しかし，一部の条件下では精度の低下や評価結果の不正確性が観察され，今後はFew-Shot設計の最適化が課題となる．本研究の結果は，LLMベースの日本語NER精度向上の指針として，実応用への貢献が期待される．