Heroes,Villains,およびVictimsとGPT-3:訓練データなしのキャラクタ役割の自動抽出【JST・京大機械翻訳】

Stammbach Dominik; Antoniak Maria; Ash Elliott

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219736330829 整理番号：22P0350644

Heroes,Villains,およびVictimsとGPT-3:訓練データなしのキャラクタ役割の自動抽出【JST・京大機械翻訳】

Heroes, Villains, and Victims, and GPT-3: Automated Extraction of Character Roles Without Training Data

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発行年： 2022年05月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,訓練データなしでナラティブテキストから文字役割を抽出するために,大規模事前訓練言語モデルを使用する方法を示した。ゼロショット質問-回答促進により,GPT-3は,多様なドメイン,すなわち新聞記事,映画プロット要約,および政治的音声において,ヘロ,ビルライン,および犠牲者を同定することができる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 自然語処理

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