比喩検出における大規模言語モデルを用いた前後補助文脈の活用

1.1研究背景比喩検出とは、文章中の比喩表現を検出することであり、本研究では英文の隠喩を対象とする。比喩表現は文字通りには解釈できず、その意味を推測する必要がある。近年、事前学習済み言語モデルを活用したTransformerを用いる手法が精度向上に寄与している[1][2]。特にMisNetモデル[3]は、1文に基づいて比喩の有無を判断するが、文脈が不足する文では依然として困難が残る。1.2補助文脈の活用過去の我々の研究[4]では、ChatGPTを用いて補助文を生成・追加することで文脈情報を増強し、比喩検出の精度を向上させる手法を提案した。実験では補助文を追加したデータセットが元のデータセットよりも精度が高いことが確認されたが、文脈量の増加や追加位置の影響についても課題が示唆された。1.3研究目的本論文では、補助文の追加位置を前後に変更し、文脈量を増加させた手法の有効性を検証する。