Semantic Role Labeling (SRL) は、自然言語処理 (NLP) の一分野で、文中の動詞や述語に関連する各単語や句の意味的な役割を特定するタスクです。

GPT-4 does not explicitly use a specific method called Semantic Role Labeling (SRL), but they do something like it.GPT-4は、Semantic Role Labeling (SRL：意味役割ラベリング)という特定の手法を明示的には使用していないそうだが、それっぽいことはしているそう。

Semantic Role Labeling (SRL) は、自然言語処理 (NLP) の一分野で、文中の動詞や述語に関連する各単語や句の意味的な役割を特定するタスクです。SRLの目的は、文が伝えるイベントやアクションに関与する主体、対象、手段、原因、目的、場所などの意味的な関係を識別することです。

具体的には、SRLは以下のような問いに答えることを目指します：

• 誰がアクションを行ったのか？

• アクションの対象は何か？

• アクションはどこで行われたのか？

• アクションはなぜ行われたのか？

例えば、次の文を考えてみましょう：
「ジョンが公園でボールを蹴った。」

SRLを適用すると、次のような意味的な役割のラベルが付けられます：

• Agent（行為者）: ジョン

• Theme（主題や焦点）: ボール

• Instrument（道具、手段）: なし（この文には該当するものがない）

• Location（場所）: 公園

• Action（アクション、動詞）: 蹴った

SRLは、質問応答、機械翻訳、情報抽出など、多くのNLPタスクでの理解を向上させるための中間的なステップとして非常に重要です。文の意味的な構造を明確にすることで、コンピュータが自然言語の内容をより深く理解する手助けとなります。