大規模言語モデルを用いたニュース類似度の算出

意味的テキスト類似度(SemanticTextSimilarity)は，予め定めた基準に沿って２文書の類似度をスコア化するものである．金融分野ではニューステキストへの応用が考えられるが，地理的情報・エンティティ・時間・トピックなど，複数基準を総合判断する必要があるため，教師データセット作成の人的コストが高くなってしまう．本稿では，大規模言語モデル（LLM）を用い，少数のアノテーション済みサンプルを利用したニュース類似度の算出を試みた．特に，Few-shot、手がかり・推論の中間生成手法，自己整合性といったプロンプトエンジニアリング手法の有効性の検証を行い，SOTAの教師あり学習手法に迫る精度を達成した．更なる精度向上を目指すべく、地理的情報など各基準の類似度から段階的に解くサブタスク推論アプローチを検証し，提案モデルはSOTAと同水準の精度を達成した．