Rethinking Loss Functions for Fact Verification
Yuta Mukobara · Journal of Natural Language Processing · 2024
の採択に至ったまでの経緯について述べる． 近年， 自然言語処理の分野は急速に発展している．この発展の主要因の一つとして， Transformer (Vaswani et al. 2017) の登場が挙げられる．Transformer の導入により， BERT (Devlin et al. 2019) のような汎用言語モデルが登場し， これが自然言語処理の各種タスクに革新をもた らした． BERT は事前学習済みのモデルであり， 特定のタスクに対して少量のデータセットで追加 チューニングすることができる．そのため， 様々なタスクに対して BERT は用いられている． このような自然言語処理の進展の中で， 私は言語処理に関するより深い知見を得るために千 葉工業大学の STAIR Lab のインターンシップに参加し， 事実検証 (fact verification