Hybrid-SET:意味的類似性とセットカバレッジを考慮したfew-shot例選出手法

く変化することを指摘している[6,7,8]．したがっ材料・化学分野のテキストに対して，固有表現抽て，LLMのポテンシャルを最大限に引き出すため出を試みる場合，学習に使えるデータが十分でないには，few-shot例の選出方法が重要な役割を担う．ことやアノテーションに高度な専門知識が必要であ一般に使われているアプローチとして，few-shotるという問題点がある．一方で，大規模言語モデル候補例のプールからテスト例と高い関連性を持つ（LLM）は少量事例（few-shot例）に基づき，分類や事例を検索する方法がある．何らかの関連性を測定推論が可能である．LLMは提供する事例によってし，候補例に対してスコアリングを行い，上位の事回答の精度が大きく変化することから，適切な例を例を選択する．Liuら[6]は文の意味的類似度を関選択するための方法を設計することが重要である．連性の尺度とし，kNNを用いて訓練データから類似本研究では，文の意味的類似性とセットカバレッジ例を検索した．しかし，この手法を情報抽出タスクを考慮したfew-shot例選出手法Hybrid-SETを提案に適応する場合，次のような問題が考えられる．まする．実験結果からHybrid-SETは既存の選択手法ず，文の意味的表現は文全体の情報を捉えることがより優れていることを示す．できるが，全てのトークンを均等に扱うため，トークンに注目するべきである固有表現抽出(NER)タス