大規模言語モデルの活用によるコモンセンス知識の拡張と構造化
本研究においては,まず,単純な三つ組形式で表現されたコモンセンス知識を入力とし,これを意味的に展開した自然言語文に変換し,知識グラフとして構造化する手法を実現する.さらに,この知識に対する例外を表す文を複数生成し,それらの例外事例を統合・抽象化することで,従来に存在しなかった新たなコモンセンス知識を導出する.また,単なる知識断片の集積にと…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
早稲田大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 林 良彦
本研究においては,まず,単純な三つ組形式で表現されたコモンセンス知識を入力とし,これを意味的に展開した自然言語文に変換し,知識グラフとして構造化する手法を実現する.さらに,この知識に対する例外を表す文を複数生成し,それらの例外事例を統合・抽象化することで,従来に存在しなかった新たなコモンセンス知識を導出する.また,単なる知識断片の集積にと…
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。