文分類問題における精度と解釈性向上のための近傍事例の活用

プロンプトを用いたzero/few-shot評価は，ファインチューニングを行うことなく大規模言語モデルの下流タスクにおける性能評価を可能にする一方で，性能面に改善の余地がある．本稿では，大規模言語モデルからの特徴量を用いてk近傍法を行うことで，zero/few-shot評価の枠組みにおいて性能向上を達成する手法を提案する．また，k近傍事例を参照することで，モデルの予測結果に対する解釈性の向上も期待される．評価実験により，極性分類，トピック分類，含意関係認識を含む文分類問題（6つのデータセット）において，近傍事例を活用することで提案手法の性能が大幅に向上することを示す．