[3Xin2-109] 複数の規則文に対する規則適合判定と理由生成
キーワード：規則適合判定、大規模言語モデル、外部知識利用、説明可能AI
自律型ロボットと人間が共生したり，自動運転車が公道を走る世の中ではロボットや計算機の行動が，規則に沿ったものであるか説明できる規則適合判定技術は責任問題に関わるため重要である．本研究では，普通自動車免許の学科試験を題材とし，外部規則が明示的に複数与えられたときに適切な規則を自動的に選択し，規則適合判定の理由を生成しつつ規則適合判定を行う技術の開発を試みた．GPT-3.5などの大規模言語モデル(LLM)を用いれば，外部規則を参照した理由付き規則適合判定は可能であるが，規則が大量にある場合はそれらをプロンプトで入力するには限界がある．そこで，知識拡張型言語モデルであるLUKEを用いて参照すべき規則の候補を絞り，LLMを利用して規則適合判定と理由付きの文章の生成を行ったところ，LUKEを使用しない場合と比較して，規則適合判定および，理由付き文章の精度が向上することがわかった．
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