大規模言語モデルによる固有表現理解の粒度に関する検討

人間は概念を理解する際，対象を粗い分類から細かい分類へと段階的に捉える階層的な意味構造を自然に用いている．固有表現も，人名・地名・製品名など多様な種類を持ち，意味の粒度を持つ階層構造として体系化されている．一方，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）は，このような人間が設計した概念体系を明示的に学習しているわけではなく，固有表現をどの粒度で概念的に理解しているかは明らかではない．本研究では，拡張固有表現（ExtendedNamedEntities;ENE）の階層構造に注目し，LLMによる固有表現理解の粒度を検討する．