人間とBERTによる文間接続関係の同定の比較と性能検証

本研究は，計算機による文間接続関係の同定結果と人間による同定結果を比較することにより，計算機による誤判定の傾向および性能改善の課題を考察する．計算機実験では，大量のテキストデータを学習したBERTモデルにより,文間接続関係を同定させた．その結果，接続関係を順接に誤分類する傾向が見られた．一方，校正・校閲の経験者等の被験者に，計算機実験で用いたデータを使って接続関係を同定させた結果，接続関係を順接だけでなく，逆接にも誤分類する傾向が見られた．両実験の結果の比較から，被験者に比肩する精度の同定が可能なBERTモデルが構築できたことが分かった．また，接続関係間の違いをより明確に捕捉させる必要があることが示唆された．