固有表現抽出におけるタスク特化型BERTと大規模言語モデルの性能比較と実用性評価

本研究では，固有表現抽出におけるタスク特化型BERTモデルと大規模言語モデル（LargeLanguageModels，LLM）の一つであるGeminiとの性能と実用性を比較評価した．独自に構築したデータセットを用いて，few-shot学習とﬁne-tuningの両方の学習方法での性能を分析し，タスク適合性やコストなどを考慮に入れて実用面での評価も行った．結果として，タスク特化型BERTのﬁne-tuningにおいて最も高い性能を示し，Geminiはfew-shot学習での柔軟性と，ﬁne-tuningによる性能向上の可能性を示した．本研究の知見は，実用的な固有表現抽出システムの設計と実装に貢献すると期待される．