Development of dependency-parsers for “untokenized” natural languages
Koichi Yasuoka(Institute for Research in Humanities, Kyoto University)

大規模言語モデルによる日本語の文法解析において、国語研長単位における係り受け解析が最適となるようなトークン長とトークナイザを探り、これに基づいた言語モデルの開発をおこなう。

研究紹介ポスター／最終報告書

(1) 学術論文 （査読あり）
[]安岡孝一: GPT系言語モデルによる国語研長単位係り受け解析, 人文科学とコンピュータシンポジウム「じんもんこん2024」論文集 (2024年12月), pp.83-90.
(2) 国際会議プロシーディングス （査読あり）
該当なし
(3) 国際会議発表（査読なし）
該当なし
(4) 国内会議発表（査読なし）
[]安岡孝一: GPT系モデルの系列ラベリングによる品詞付与, 東洋学へのコンピュータ利用, 第38回研究セミナー (2024年7月26日), pp.3-10.
[]安岡孝一: 青空文庫ModernBERTモデルによる国語研長単位係り受け解析, 情報処理学会研究報告, Vol.2025-CH-137『人文科学とコンピュータ』, No.10 (2025年2月8日), pp.1-7.
(5) 公開したライブラリなど
該当なし
(6) その他（特許，プレスリリース，著書等）
該当なし