複数の事前学習モデルを利用した語義曖昧性解消のドメイン適応

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語義曖昧性解消の論文として、異なった古文と現代文という二つの基準の語義タグを使った研究を行い、分散表現（word2vec）を利用した手法でジャーナルを1報、現代文のBERTを利用したレキシカル・サンプルタスクの研究で国際会議を1報、さらに現代文のBERTを利用したコーパス中の全単語を対象とした語義曖昧性解消の研究で、研究会の論文を1報執筆し、発表を行った。研究会の論文はブラシュアップして国際会議に投稿予定である。さらに、日本語歴史コーパスの語義曖昧性解消の関連論文として、日本語歴史コーパスの古文から現代文への翻訳を事前学習モデルであるT5を用いて行った研究について国内学会で発表を行った。こちらについても、2023年度以降に国際会議に投稿予定である。また、関連論文として、異なった区切りの異なった単語に関係して、ある複合語の単語の分散表現（word2vec）をそれぞれの構成語から合成する研究について、執筆したジャーナル論文が公開された。また、副次的な研究として、語義曖昧性解消ではないが、同じ手法を用いた、単語の読みを付与するシステムを作成する研究を行った。こちらについても、異なったタグと皆さえる疑似データがシステムの正解率を上昇させるという結果を示した。この研究は、国内学会で発表済みであるが、2023年度以降に国際会議に投稿予定である。さらに、関連論文として、「日本語 PromptBERT におけるプロンプトベース対照学習の有効性とプロンプトの性質の調査」の発表を行った。