LLMによる日本語複単語表現の字義的用例生成

コーパスでは出現頻度が低い逐語的解釈をもつ日本語の複単語表現（MultiwordExpressions:MWEs）について、大規模言語モデルが字義通りの用法の例文を生成できるかを検証する。JMWEL辞書とJParaCrawlコーパスの両方に出現するMWEを対象とし、辞書に基づく語義記述や非字義的用例の提示有無を変えた複数の制御条件のもとで、GPT-5にプロンプトを与え、字義的用例を生成させる。その結果、対照的な非字義的情報を与えることで字義的用法の生成が安定し、字義的情報のみを与えた場合や、手がかりを与えない場合と比べて、例文の品質が向上することが明らかになった。