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우리는 맥락에서의 반의어 예측 과제를 다루며, 이는 빈칸 채우기 문제입니다. 이 과제 설정은 다른 단어와의 대조성과 빈칸을 채우는 자연스러움을 요구하기 때문에 독특하고 실용적입니다. 우리는 맥락 인식 반의어 예측을 위한 사전 훈련된 마스크드 언어 모델(BERT)의 미세 조정 방법을 제안합니다. 실험 결과는 이러한 방법이 맥락 내에서 반의어 예측에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 또한, 인간 평가 결과, 제안된 방법을 사용한 예측의 85% 이상이 반의어로서 수용 가능하다는 것을 나타냅니다.
Niwa 외 (금요일)가 이 질문을 연구했습니다.