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J-GLOBAL ID：202202223731948354   整理番号：22A1269767

NLPモデルの性能の再現可能な測定に向けて:再現性の時間軸モデルと日本のNLP研究の再現性の簡易的調査

著者 (3件)： 竹下昌志 (北大 大学院情報科学院) ,  ジェプカ ラファウ (北大 大学院情報科学研究院) ,  荒木健治 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 28th  ページ： ROMBUNNO.A2-2 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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： 再現性は研究の信頼性を評価する上で重要な指標であるが,「再現性」とその関連用語の定義は混迷している.そこで本稿では,時間軸で再現性の諸側面を分類する概念モデルを提案する.これによって既存の定義と今後提案される定義を包括して再現性を理解することができる.次に,再現性を改善するための方法を検討する.最後に,近年の日本のNLP研究の再現性を簡易的に調査する.その結果,特にコードが公開されておらず,追試する者にとって難しい状況であることが明らかとなった.(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *再現性 ,  信頼性 ,  時間 ,  モデル ,  分類 ,  言語モデル ,  *機械学習
準シソーラス用語： BERT【言語モデル】 ,  概念モデル ,  時間軸 ,  分類モデル

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： NLP ,  モデル ,  再現性 ,  時間軸 ,  日本 ,  研究 ,  簡易 ,  調査