ReALM: Reference Resolution As Language Modeling
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
本研究は、言語モデリングを用いた参照解決システムについての学術論文です。これまでの研究と比較して、本研究では非対話型のエンティティに対しても言語モデルを利用して参照解決を行う方法を提案しています。これにより、画面上のエンティティやバックグラウンドで実行されているエンティティなど、さまざまなタイプの参照解決が可能となります。
本研究の目的は、言語モデルを使用して参照解決を行うことで、非対話型のエンティティに対する効果的なシステムを開発することです。具体的には、参照解決を言語モデリングの問題に変換する方法を提案しています。これにより、画面上のエンティティなど、通常のテキストモードに変換しにくいエンティティでも高い精度で解決できることを示しています。
本研究で使用されたデータは、合成データとアノテーターによって作成されたデータの2つのタイプがあります。データポイントには、ユーザークエリと関連するエンティティのリストが含まれており、対応するユーザークエリに関連する正解エンティティ（またはエンティティの組）も含まれています。各エンティティには、タイプや名前などの情報が含まれており、画面上のコンテキストが存在する場合は、エンティティのバウンディングボックスや周囲のオブジェクトの情報も提供されています。
本研究で使用された手法は、言語モデリングを参照解決に応用するものです。具体的には、画面上のエンティティをテキスト表現に変換し、言語モデルがエンティティが表示される場所や周囲のテキストに関するコンテキストを持つようにします。これにより、言語モデルを使用して参照解決を行うことが可能となります。
本研究により明らかになったことは、言語モデリングを使用して参照解決を行うことが非対話型のエンティティに対しても有効であることです。既存のシステムと比較して、本研究のモデルはさまざまなタイプの参照において大幅な改善を示し、画面上の参照に対しては5%以上の絶対的な性能向上を実現しました。また、GPT-3.5やGPT-4との比較でも、本研究のモデルは優れた性能を示しました。これにより、言語モデリングを参照解決に活用することの有用性が示されました。
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