基盤モデルを用いたフェイスアクト分類

本研究では二つの仮説に基づき，人間関係に関する欲求のフェイスに影響を及ぼす発話行為であるフェイスアクトを，基盤モデルの一つであるGPT-3を用いて分類する．まず，GPT-3がフェイスアクトが何であるかを把握していると仮定し，その能力をfew-shot学習によって引き出せるか否かを検証する．次に，事前学習がフェイスアクト分類に有益であると仮定し，ﬁne-tuningしたGPT-3を先行研究のモデルと比較する．few-shot学習によるフェイスアクト分類は困難な一方で，ﬁne-tuningしたGPT-3は先行研究を上回る分類精度を発揮した．