GPT系言語モデルによる国語研長単位係り受け解析

• Material Type: 文書・図像類
• Title: GPT系言語モデルによる国語研長単位係り受け解析
• Author/Editor: 安岡, 孝一
• Author Heading: 安岡, 孝一
• Publication, Distribution, etc.: 情報処理学会
• Publication Date: 2024-11-30
• Publication Date (W3CDTF): 2024-11-30
• Alternative Title: Dependency-Parsing using Japanese Causal Language Models
• Periodical title: じんもんこん2024論文集
• No. or year of volume/issue: 2024
• Volume: 2024
• Pages: 83-90
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: 言語処理; 品詞付与; 依存文法解析; 生成言語モデル; Natural Language Processing; Part-of-Speech Tagging; Dependency-Parsing; Causal Language Model
• Target Audience: 一般
• Note (General): [人文科学とコンピュータシンポジウム 「じんもんこん2024」 MLAをつなぐデジタルアーカイブ] 2024年12月07(土)～08日(日), 東北大学 川内キャンパス
• Format (IMT): application/pdf
• Source: Jinmonkon2024_83.pdf （fulltext）; http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/290887/1/Jinmonkon2024_83.pdf
• Access Restrictions: インターネット公開
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• Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• Original Data Provider (Database): 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

• Summary, etc.: GPT 系言語モデル上の系列ラベリングを用いて，品詞付与・係り受け解析アルゴリズムを開発した．品詞付与においては，系列ラベリングの出力部に Bellman-Ford アルゴリズムを適用することで，解析精度を向上させている．係り受け解析においては，右向きリンクは始点から終点への情報の流れに注目し，左向...