マスク言語モデルにおける重点的なマスク選択での

人物の文中での役割の把握は，自然言語処理において広く重要な課題であり，特に法律分野の文書の処理では，その分析と利用のために必須と言える．本研究では，日本語の事前学習済みBERTモデルに対し，あらかじめ設定した人物語を重点的にマスクしたMaskedLanguageModelによる追加的な学習を，法律分野の文書を用いて行った．司法試験の問題文における人物役割語の推論に適用した結果,提案手法による性能向上を確認できた.