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J-GLOBAL ID：202102244626036606   整理番号：21A1890076

Chatbotを用いた意図分類に対する日本語BERTモデルの性能評価

Performance Evaluation of Japanese BERT Model for Intent Classification Using a Chatbot

著者 (4件)： YAWATA Kazunori (Dai-ichi-life Information Systems Co., Ltd.) ,  SUZUKI Tamao (Dai-ichi-life Information Systems Co., Ltd.) ,  KIRYU Keisuke (Dai-ichi-life Information Systems Co., Ltd.) ,  MOHRI Ken (Deloitte Touche Tohmatsu LLC)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 35th  ページ： ROMBUNNO.2N4-IS-2c-05 (WEB ONLY)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習を用いた自然言語処理技術の最近の発展は著しい。Googleによって開発されたBERTと,Open AI Foundationによって開発されたGPTはこの発展に貢献している。本実験では,従来手法の1つであるWord2vecと,最新の自然言語処理技術の1つである日本語BERTモデルの性能を比較した。本実験のためにLivedoorニュースコーパスからのデータを使用した。また,FAQチャットボットを構築し,BERTとWord2Vecの間でユーザによって尋ねられたニュース記事についての質問に対する正しい回答率を比較した。本実験では,BERTはWord2Vecと比べて優れた性能を示した。また,BERTの性能に寄与する因子に対する具体的な洞察を得ることができ,日本語BERTモデルの性能を客観的に評価することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *知能ロボット ,  *機械学習 ,  *自然言語処理 ,  性能評価 ,  *日本語 ,  *コーパス ,  評価試験 ,  資料 ,  因子分析 ,  *深層学習 ,  チャットボット
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  ニュースコーパス ,  FAQ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意図 ,  分類 ,  日本語 ,  BERT ,  モデル ,  性能評価