[1Win4] Poster session 1

[1Win4-77] Construction and Validation of a QA Dataset Specialized in Local Agriculture

〇Ryoma Itakura¹, Masahiro Suzuki³, Hiroki Sakaji¹, Itsuki Noda¹, Akio Kobayashi², Masahiro Ohtomo², Junichi Ishihara², Tetsuo Katsuragi² (1.Hokkaido University, 2.National Agriculture and Food Research Organization, 3.The University of Tokyo)

Keywords:Agricultural Genarative AI, Dataset

本研究では、地方農業に特有の知識を含んだQAを構築し、その知識に関して既存の大規模言語モデル（LLM）がどのように理解しているか検証する。農業の栽培技術や取り組みは、国内の各自治体や公共団体、農協、その他の民間企業などがそれぞれ独自に取りまとめたデータがそれぞれのサイト上などから公開されている。しかしながら、これらの知識は機械可読な形式で提供されていることは稀で、現状のLLMなどでうまく活用できているとは言い難い。本研究では、長崎県の農業に関するデータから、LLMで利用しやすいQAデータセットの半自動構築を行った。その結果、既存のLLMには地方特有の農業知識が含まれていないことが明らかになった。