ビジネス文書を対象とした大規模言語モデルを用いた

本研究は,大規模言語モデルを用いて,ビジネス文書中の読み手にストレスを与える文章を検出する手法を提案する.BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)[1]を用いた多クラス分類モデルにより,過剰な丁寧さ,命令的な表現,情報の過不足,責任回避的な表現を検出し,文章改善の指針を提供する.独自のデータセットを作成し,分類タスクに適した学習を行うことで,従来手法では検出が困難だった微妙な文体の違いを捉えることを目指す.実験により,定義したラベルは文章の内容に関わらず,ストレスの要因となる表現を検出可能であることを示す.