プロンプトへのフレーム知識付与による推論タスクの性能向上

認知や身体性に根ざした，人間の持つ言葉の意味に関する知識を大規模言語モデルに組み込む研究は未だほぼ皆無である．本研究では，人間の持つ，経験と結びついた意味に関する知識であるフレーム知識をプロンプトとして与えることで，推論タスクの性能向上をはかる．映画の一場面のキャプションから次の場面のキャプションを選択する推論タスクに対し，付与するフレーム知識の種類と範囲を変化させ，アウトプットの精度が向上するかを調べる実験を行った．その結果，フレーム名とフレーム要素を併記した条件で精度が最も向上した．