WMNZリランキングによりLLMと機械学習分類モデルを統合した

対話システムにおける発話意図推定の精度向上を目指し，キーワード特定に優れた機械学習分類モデルと大局的な文脈理解能力を持つ大規模言語モデル（LLM）による分類手法を組み合わせたハイブリッドな発話意図推定手法を提案する．両モデルは相補的な課題を持つため，提案手法ではそれぞれの分類結果をリランキング手法であるWMNZ（Weighted-MNZ）により統合する．これにより機械学習モデルの過剰反応といった弱点をLLMが補完したような特性を持つ発話意図推定が可能となる．28クラスの発話意図分類における評価実験の結果，提案手法は各単体モデルや代表的な統合手法であるRRFを上回る精度を達成した．