講演情報
[6A-02]要約を介した日本語歌詞感情分類における大規模言語モデルの評価
*宮川 尚1、三田寺 聖1、宇津呂 武仁1 (1. 筑波大学)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
キーワード：
LLM、テキスト分類、歌詞分類、感情分類
本論文では，歌詞の感情分類タスクにおける大規模言語モデルの活用手法を提案する．本論文では，GPT-4oによる歌詞要約を介することによって端的に特徴を表した歌詞を生成した後，歌詞の感情分類を行う手法により，感情分類精度が改善することを示す．本論文では，まず，評価対象の候補となる歌詞データを収集した後，6名のアノテータによる感情分類結果において4名以上の分類結果が一致した181件(全240件中)を選定し評価用データセットとした．このデータセットを対象として，few-shot学習のもとで6クラスへの分類を行う評価実験においては，75%以上の分類精度を達成した．さらに，本論文では，混同行列を用いて分類誤りの傾向を分析した結果について示す．