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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-10 10:50 複数モデルの統合とデータ拡充による議論評価 ○橋口駿亮・嶋田和孝（九工大）  NLC2023-23 |
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| 抄録 | （和） | 近年，大学入試や就職試験において人とのコミュニケーション能力を測る手段としてグループディスカッションが活用されている．このような議論を試験として公平に評価することは難しい．そのため，議論に対して適切に評価するシステムが求められている．本研究では日本語の議論を対象とした品質評価タスクに取り組む．議論を対象としたタスクは，主に英語圏を中心に研究が行われており，日本語の議論を対象とした研究は少ない．そのため，日本語の議論データは英語に比べてデータ量は少ない．このような少量データに対処するため，対話特化モデルを利用した手法とGPT-4によるデータ拡充の2つのアプローチを提案する．実験の結果，対話特化モデルを利用した手法は統計的な検定から有意差は得られなかったが，GPT-4によるデータ拡充は本手法の有用性を確認した． |
| （英） | Recently, the incorporation of group debates has emerged as a strategic approach for measuring communication ability within the realms of entrance and employment examinations. However, the equitable evaluation of debates for such kinds of examinations proves challenging. Therefore, a system is required to assess debates appropriately. In this study, we work on the quality assessment of debates focused on the Japanese language. The studies related to debate primarily focused on English, while those targeted at Japanese are limited. Consequently, the availability of debate data in Japanese is more constrained compared to English. To handle the low-resource data, we propose two methods: the utilization of a dialogue-specific model and data augmentation using GPT-4. We demonstrate that employing a dialogue-specific model does not yield statistically significant scores, while data augmentation using GPT-4 enhances the performance. | |
| キーワード | （和） | 議論 / 品質評価 / 対話特化モデル / GPT-4 / 疑似データ / / / |
| （英） | debate / quality assessment / dialogue-specific model / GPT-4 / pseudo data / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 416, NLC2023-23, pp. 1-6, 2024年3月. | |
| 資料番号 | NLC2023-23 | |
| 発行日 | 2024-03-03 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2023-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-NL |
| 開催期間 | 2024-03-10 - 2024-03-11 |
| 開催地（和） | 三宮コンベンションセンター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 言語処理の産業・社会応用、および一般 |
| テーマ（英） | Applications of natural language processing, and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2024-03-NLC-NL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数モデルの統合とデータ拡充による議論評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quality Assessment for debate using combined models and data augmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 議論 / debate |
| キーワード(2)（和/英） | 品質評価 / quality assessment |
| キーワード(3)（和/英） | 対話特化モデル / dialogue-specific model |
| キーワード(4)（和/英） | GPT-4 / GPT-4 |
| キーワード(5)（和/英） | 疑似データ / pseudo data |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋口 駿亮 / Shunsuke Hashiguchi / ハシグチ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嶋田 和孝 / Kazutaka Shimada / シマダ カズタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-10 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2023-23 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.416 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-03 (NLC) |
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