基盤モデルを用いたフェイスアクト分類

ポライトネス理論は，人間関係を円滑にするために用いられる言語的配慮を説明する理論である．今日広く知られているものは，ブラウンとレヴィンソン(B&W)がフェイスと呼ばれる概念を援用して定義した[1]．フェイスとは，抑圧からの解放や自尊心といった人間の生来的な欲求であり，フェイスに影響を与える発話行為をフェイスアクトと呼ぶ．フェイスやフェイスアクトは，社会言語学や語用論の分野で確立された概念であり，最近では説得対話システムの開発においても注目されている[2,3]．フェイスアクト分類は，ある発話が持つフェイスアクトの種類を判定するタスクである．先行研究[3]は階層型ニューラルネットワークによる教師あり学習を用いたが，このようなモデルは特定のドメインでの学習が必要であり汎化性に欠ける．本研究では基盤モデルのフェイスアクト分類に対する有用性について，基盤モデルの一つであるGPT-3[4]を用いて二つの仮説を検証する．一つ目は，GPT-3がフェイスアクトに関する知識を獲得しているという仮説である．これを検証するため，発話とフェイスアクトのペアを正解例としてテストデータと共に与えるfew-shot学習を行うことで，フェイスアクト分類が可能になることを確認する．few-shot学習は教師あり学習よりもドメインに対する依存性が低いため，より汎用的な分類が可能になると考えられる．二つ目は，GPT-3はフェイスアクトに関する知識を持たないとしても，事前学習を通じて分類に有用な知識を得ているという仮説である．これを検証するため，発話とフェイスアクトのペアを訓練データとする教師あり学習を行ったモデルを用いてフェイスアクトを分類する．実験により，few-shot学習ではフェイスアクトの分類が困難であることが判明した．すなわち，GPT-3はフェイスアクトの知識を有していないか，知識を有しているとしても今回の実験では活用できなかった可能性がある．一方，ﬁne-tuningしたGPT-3は先行研究を上回る分類精度を発揮し，訓練データを25%程度に減らしてﬁne-tuningを行った場合に先行研究と同程度の精度が得られることを確認した．加えてﬁne-tuningしたGPT-3の出力を精査し，分類性能向上における課題を分析した．