2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[4P3-OS-17c] ひと中心の未来社会とAI

2024年5月31日(金) 14:00 〜 15:20 P会場 (401会議室)

オーガナイザ:名取 直毅(株式会社アイシン)、梶 大介(株式会社デンソー)、廣瀬 正明(株式会社デンソー)、河村 芳海(トヨタ自動車株式会社)、梶 洋隆(トヨタ自動車株式会社)、城殿 清澄(株式会社豊田中央研究所)

15:00 〜 15:20

[4P3-OS-17c-04] 言語生成モデルを用いた文書検索モデルの教師データ拡張

〇蓬田 綾香1、坂 一忠1、飯田 哲也1、村瀬 文彦1、三谷 陽1、竹野 貴法1、平野 徹2 (1. 株式会社デンソー、2. DENSO INTERNATIONAL AMERICA, INC.)

キーワード:データ拡張、文書検索、生成モデル

本報告では,質問応答タスクの文書検索モデルを対象とした教師データ拡張において,言語生成モデルの問題点を解決する手法を提案する.教師データには,質問とそれに対する回答を含む文書のセットが必要である.文書を元に質問文を生成させる指示および対象とする文書を言語生成モデルに与えると,文書中に明確な回答のない質問,文書がある前提で内容や詳細を問う質問が生成される問題点があった.提案手法では,はじめに文書中の事実を要約させ,それに対する質問を生成させる,主語を明確にし,情報を検索する時に想定される質問を作成させる指示をプロンプトに与えることで問題点を解決する質問の生成を確認した.提案手法で生成した教師データを用いてデータ拡張の効果を検証する.

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