大規模言語モデルを用いたカタカナ語の意味分類における出力傾向分析

現在、自然言語処理分野においてLLMに関連した研究が行われている。LLMを含む生成AIの中でも認知率、使用率がともに高いChatGPTは、英語データを主に利用し作成されており内部で占める日本語データの割合は低いと推測される。さらに日本語に含まれるカタカナ語には、英語を語源とする外来語や和製英語がある。これらは対応する英単語の元来の意味と異なる場合があり、日本語データが少ないことも相まって、文脈中の意味分類が正しく行われない可能性が大きい。そこで本稿では、国立国語研究所が提供する「現代日本語書き言葉均衡コーパス[BCCWJ(BalancedCorpusofContemporaryWrittenJapanese)]」[1]からカタカナ語を含む文章を抽出してデータセットを作成し、これを用いてOpenAI社の提供するgpt-4o-mini-2024-07-18モデルにFine-tuningを行い、出力の傾向分析を行う。これによりモデルの苦手なカタカナ語、そして対象単語の持つ推測しにくい意味の傾向を分析し、語義曖昧性解消への貢献を期待する。