ルールベースの深層格定義および自動付与とそのLLM統合による含意関係認識における効果検証

LLM（LargeLanguageModel、大規模言語モデル）の発展に伴い、多くの言語処理タスクでLLMが高い性能を発揮している。しかし、深層格で表現されるような複雑な事物の関係を正確に捉えられているかは不明である。我々は独自に定義した深層格とその付与ルール群に基づき、ルールベースの深層格自動付与システムを構築した。その出力とLLMを組み合わせることで、言語処理タスクの性能が一般に向上しうると期待する。本研究では性能検証として、JNLIデータセットを用いて含意関係認識を行った。その結果、GPT-4oとの組み合わせで正解率が2.67ポイント向上し84.75のSoTA評価値を達成し、我々の自動深層格付与システムの有効性を示した。