大規模言語モデルを用いたシフト還元型句構造解析

大規模言語モデル(LLM)は言語生成のみならず，さまざまなNLPタスクにおいて良好な結果を残している．本稿では，談話構造解析の一つである修辞構造解析において顕著な結果を残した，LLMによるシフト還元型解析法を拡張した句構造解析法を提案する．提案法は，シフト還元型解析でありながら，明示的にスタックとキューを持たず，解析位置をあらわすタグとその左右のテキストでそれを代替する．提案手法を，PennTreebank(PTB)を用いて訓練し，PTB，Multi-domainConstituentTreebank(MCTB)を用いて評価した結果，従来のLLMを用いたseq2seqモデルによる解析法よりもドメインの違いに頑健であり，どのような文長に対しても安定して高い性能であることを確認した．