深層学習と大規模言語モデルによる新しいテキスト解析学:文芸時評解析と自動生成
本研究は、日本の明治期から昭和期の文芸時評を対象とし、大規模言語モデル等を用いた新たなテキスト解析手法を開発する。深層クラスタリング技術を用いることで、従来のクラスタリング手法では捉えきれなかった複雑な関係性や潜在的なテーマ性を明らかにする。これによって、特に文芸時評における意味論的・修辞的な特性、未知のテーマ的カテゴリの抽出、語彙・修辞…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
名古屋大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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本研究は、日本の明治期から昭和期の文芸時評を対象とし、大規模言語モデル等を用いた新たなテキスト解析手法を開発する。深層クラスタリング技術を用いることで、従来のクラスタリング手法では捉えきれなかった複雑な関係性や潜在的なテーマ性を明らかにする。これによって、特に文芸時評における意味論的・修辞的な特性、未知のテーマ的カテゴリの抽出、語彙・修辞…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。