LLMによって生成した語義定義文を用いた単語語義のクラスタリング

本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて語義の定義文を生成し，それに基づいてクラスタ割当を再分類する語義誘導（WSI）の枠組みを提案する．本手法は，分布的類似性に基づく従来のクラスタリングに意味的情報を統合することで，クラスタ構造の保持とインスタンスレベルの対応の両立を図る．SemEval-2010およびSemEval-2013における実験の結果，提案手法は従来のクラスタリング手法および既存のWSI手法を，構造指標（NMI，V-M）およびインスタンス対応指標（F-B³，Fuzzy-F-B³）の両面で上回った．特に，支配的語義バイアスを緩和し，少数語義の回復を改善できることが確認された．また，モデル間比較および入力情報のアブレーションにより，分布的情報と判別的情報の両方が語義誘導に重要であることが示された．以上より，LLMによる明示的な意味表現を統合することは，WSIにおける重要な課題に対する有効なアプローチであると結論づけられる．