BERTを用いた文体分類モデルの作成と新たな可能性について

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS25006

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2025/03/11

タイトル(英語): Creation of A Stylistic Classification Model using BERT and New Possibilities

著者名: 嘉手川 修衣(国立沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(国立沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Shui Kadekawa(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: ＢＥＲＴ|文体分類|著者分類|ＧＰＴ|自然言語処理|BERT|tylistic classification|author classification|GPT|natural language processing

要約(日本語): 本研究では，自然言語処理の先進的な手法であるBERTを用いて，小説の文体を分類するモデルを作成することを目的とする．さらに，作成したモデルの妥当性を評価し，他の分類手法と比較することで，BERTを用いた文体分類の有効性を検証する．

要約(英語): In this study, we developed a novel style classification model using BERT and evaluated its accuracy. In addition, we compared the accuracy of style classification with that of author classification and of BERT with that of GPT. The experimental results suggest that stylistic classification by BERT achieves high accuracy and stylistic classification is easier than author classification. In addition, a comparison with GPT revealed that GPT is more suitable for small datasets.

本誌: 2025年3月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 25-29 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 680 Kバイト