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日本語入力システムSumibiの開発 part6:周辺の文脈を使って変換精度を上げる
はじめに
Sumibi Ver2.0では、周辺の文章を使っていないので、短いローマ字を変換するケースは残念な結果を返していました。
Sumibi Ver2.1では、変換中の周辺の数行を文脈情報としてLLMへのプロンプトに加えました。
語彙の選択ミスが減り、LLMならではの文系的な直感を最大限に引き出すことができています。
だいぶ空気を読めるIMEになりました。
改善例
よくある同音異義語の間違いを改善
Ver2.0では、文章の一部をちょこっと修正したい場合、文脈を与えられていないので、適当な同音異義語が選択されていました。
Ver2.1では、ほぼ問題がありません。
| 入力 | Ver2.0(残念) | Ver2.1(良好) |
|---|---|---|
結果にijyou[Ctrl-J]があります |
結果に以上があります | 結果に異常があります |
荷物をhassou[Ctrl-J]します |
荷物を発想します | 荷物を発送します |
変換seido wo agemasu[Ctrl-J]
|
変換制度を上げます | 変換精度を上げます |
前後の文脈から、製品名などの表記を合わせてくれる
Ver2.0では、前後の文脈は使わないので製品名はLLMの知っている表記で書いてしまいますが、
Ver2.1では、前後の表記にそろえてくれます。
2行目の行末にカーソルがある状態で [Ctrl-J] を押したときの挙動です。
| 入力 | Ver2.0(残念) | Ver2.1(良好) |
|---|---|---|
| ニンテンドースイッチ2を買いました。 nintendo switch 2 ha nintendo switch toha chigattte , [Ctrl-J]
|
ニンテンドースイッチ2を買いました。 Nintendo Switch 2はNintendo Switchとは違って、 |
ニンテンドースイッチ2を買いました。 ニンテンドースイッチ2はニンテンドースイッチとは違って、 |
LLMを使う強み
LLMは日進月歩で性能が上がっていき、放っておいてもGPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、GPT-4.1……というように、次々と強力なものが登場します。
私自身は何もしなくても性能が上がり、ストレスが減っていきます。
ただ、課金しながら文章を書くというストレスを気にしなければですが…
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