| Project/Area Number |
22K17954
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Informatics |
|---|
Principal Investigator |
菅原 朔 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (10855894)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
|
|---|
| Keywords | 自然言語理解 / 自然言語処理 / 計算言語学 / 文章読解 / 談話理解 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
文章を読んで質問に答えさせる読解タスクが言語理解を実現するシステムの評価タスクとして近年さかんに取り扱われているが、既存のデータセットの多くでは複数の文や文章全体にわたる内容にかかわる理解を問うことができず、人間らしい高度な言語理解を評価するためのタスクとして大きな限界があった。本研究では文の相互関係の理解に関連するような言語現象・推論が含まれるような文章について質問を収集する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度後半から2022年度にかけて大規模なパラメータ数からなるアーキテクチャを大規模なコーパスの上で訓練することで構築した大規模言語モデルと呼ばれるシステムを基礎にした研究が急増している。そのなかで、本研究はとくに文の相互関係の理解に注目し、説明性の高い談話的文章理解を問う評価用データセットの構築を目指している。高度化したシステムの振る舞いを評価するにあたって単文にとどまらない複数の文の理解を総合的に問うアプローチは重要性が高く、集中的に取り組まれる必要がある。大規模言語モデルの発展と軌を一にして、言語理解の評価用のデータセットも多様化・大規模化する傾向があり、現状のデータセットで何が取り組まれており、現状のシステムに何ができるのか、広範で正確な調査が必要とされている。
2023年度においてはこうした進展を踏まえた文献調査を進めながら、大きく分けて(1)既存の評価手法・データセットの分析と(2)文節間・文間の関係の理解を含めた新規データセットの作成を行った。
(1)においては、心理測定学における妥当性の構成概念を援用し、既存のデータセット設計が満たすべき要件についてチェックリストを整備した。(2)においては、既存の選択式の機械読解データセットに対して、その各選択肢が正答または誤答である理由についての問題を同じく選択式の機械読解データセットとして作成することで、根拠理解という側面から自然言語理解モデルの一貫的な評価に取り組んだ。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
直近1,2年で大規模言語モデルが著しい発展を見せており、これをもとにした評価方法の概観・分析やデータセットの構築を行った。一方で、談話理解の評価についてはこうして構築したデータセットの副次的な項目に留まっており、それ自体を中心的に評価するデータセットの構築には至っていない。一方で、そのようなデータセットの必要性・昨今のシステムの評価における重要性においても広範で正確な調査とともに検討を深める必要がある。
|
| Strategy for Future Research Activity |
次年度も同様にシステム分析・データセット構築を中心に進める。現状ひろく使われているシステムの再現や現状の能力の把握・有力なデータセットにおける評価項目・振る舞いの調査を網羅的に行うことも重要である。本研究が目的としている評価用データセットの構築をより有意義なものとするため、とくに文関係の把握に注目し、重要な言語現象が評価対象になっているのか、システムはどのような性能を示しているのかについて理解を深めることを最優先目標とする。また同時に、そのような文関係理解などの高度な能力がシステムにどのように獲得されるかという発生的な観点も含めて評価を行えることが望ましいと考えている。
|
