日本語WiCにおける半教師あり学習の単語頻度に応じた性能評価

本研究では,日本語WiCタスクにおいて,半教師あり学習モデルCOSINEの性能を,単語の出現頻度に基づいて分析した.対象単語を頻度別に分割し,疑似ラベル採用時の確信度閾値を変化させた場合の挙動を,教師あり学習（SL）と比較した.その結果,中頻度語においては,COSINEが低い閾値設定でSLに見られる過学習を抑制し,文脈をより適切に捉える傾向が確認された.一方,低頻度語では,ノイズの影響でCOSINEの性能が低下し,SLの方が高い正答率を示すケースも観測された.結論として,COSINEは過学習抑制を目的とした正則化的手法として有効であり,単語頻度や確信度に応じて手法や閾値を切り替えるハイブリッド戦略の有効性が示唆された.