小町 守

深層学習による言語生成の評価データセットの構築と品質推定

大規模なテキストコーパスを用いて事前学習された大規模言語モデルを用いると、流暢なテキストを生成することができます。しかし、言語モデルやテキストの自動評価はまだ難しく、解釈性も高くありません。そこで本研究では、評価したい言語現象に対応する最小限の事例をチェックリスト形式で列挙したデータセットを作成し、解釈性の高い評価を行うことを提案します。