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J-GLOBAL ID：202502279715622457   整理番号：25A0700003

語用論理論を用いた文脈内学習の改善

Improving In-Context Learning based on Pragmatic Theories

著者 (7件)： 佐藤拓真 (奈良先端科学技術大学院大) ,  佐藤拓真 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  河野誠也 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (東京科大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2025  号： NL-263  ページ： Vol.2025-NL-263,No.20,1-11 (WEB ONLY)  発行年： 2025年03月01日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 言語には「文字通りの意味」を超えた言外の意味が存在する場合があり,このような言外の意味を扱う言語学の分野は語用論と呼ばれる。言外の意味(語用論的意味)を正確に解釈する能力は,人間のコミュニケーションや言語使用において重要な位置を占めるものであり,言語モデルにもこの能力が求められる。言外の意味を扱う方法は言語学・言語哲学において長く探求されてきたものであり,それらの成果はGrice語用論や関連性理論のような語用論理論という形で一定程度の一般化がなされている。本研究では,語用論理論をモデルへのプロンプトとして提供する手法が,言外の意味を推論する必要があるような語用論的推論タスクに対する文脈内学習の方法として有効であることを示す。具体的には,言語モデルに対してGrice語用論や関連性理論といった語用論理論の概要をプロンプトとして提供し,それらを用いた段階的な思考を経て最終的な解釈の結論を導出することを促すアプローチを提案する。実験の結果,語用論理論を提示せずに中間的な思考を促すベースライン(0-shot CoT)と比較して,提案手法を用いることで,言語モデルが語用論的推論タスクにおいてより高いスコアを達成することが示された。(著者抄録)

シソーラス用語： *語用論 ,  *文脈 ,  *学習 ,  言語学 ,  言語モデル ,  理論
準シソーラス用語： 関連性理論

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  数理言語学  (JB05000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 語用論 ,  理論 ,  文脈 ,  学習