分類タスクにおける不確実性の高い文章の傾向調査

信頼性のあるAIシステムの実現には精度だけでなく，予測の不確実性や説明性が必要である．予測の不確実性の推定は，分類を人に委ねるかの意思決定に役立つ．しかし，不確実性の高い文章の中に分類容易な文章が多いと，人はAIに不信感を抱く.そこで，分類タスクにおけるBERTモデルの予測の不確実性を軸に，文章傾向と精度を調査する．3つの分類タスクで実験をおこない，予測の不確実性の高い文章には精度が低く，分類困難な要因が多く存在することを示す．