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論文タイトル：聴解テストから得られたラベルセットによるアニメシーン会話の属性のゼロショット分類の検証
著者：Yangdi Ni, Junjie Shan, 西原陽子
概要：従来のテキスト分類手法では各分類タスクにより，分類モデルを訓練する必要がある．そこで本研究では，ゼロショット分類モデルの分類ラベルを調整することにより，分類精度を向上する手法を提案する．日本語の聴解テストに付与した分類ラベルと日本アニメの会話シーンに提案手法を用いて付与されたラベルを用いて属性マッチングを行い，分類精度を検証した．会話相手の人間関係，会話の場所，会話の形式の三つの属性を設け，聴解テストの頻出パターンに限定し，マッチングされたアニメシーンの属性の一致率を属性ごとに評価した．結果としては，三つの会話属性の中に二つ以上の属性を一致した割合は64.5％となった．
書誌情報：第33回インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会，pp.53-59
発表日：2024年12月21日