[3P4-OS-46b] 生成AIとナレッジグラフ

[3P4-OS-46b-01] LLMを用いた物語進行のネットワーク可視化手法の提案

〇石橋 青空¹、小菅 雷太朗²、吉原 一樹²、橋本 昂汰¹、栗原 聡¹ (1. 慶應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学大学院理工学研究科)

キーワード：大規模言語モデル、ナレッジグラフ、物語

校正はコンテンツの質を向上させるための今後も必要不可欠な業務であり，近年では自動化や効率化を目的としたツールが数多く開発されている．しかし，これらのツールは誤字脱字の修正や文法の誤りといった表面的な校正にとどまっており，物語の内容や構造に踏み込んだ高度な校正を支援する手法は十分に確立されていない．本研究では，この課題を解決するため，LLM（大規模言語モデル）を活用した物語のグラフ構造可視化手法を提案する．本手法は，物語の構造と時系列情報を統合したグラフを生成することにより，物語の主要な要素や出来事を体系的かつ時系列に基づいて可視化することで，校正作業の効率化および自動化の基盤となることを目指す．具体的には，文法解析に基づいて物語全体をグラフとして表現する．その後，自然言語処理モデルによって抽出した単語を元に，LLMでグラフを縮約し，物語の構造を整理する．本手法の有効性を検証するために，童話や日本昔話を対象に実験を行った結果，構築したグラフが物語の主要な要素や出来事を表現できることを確認した．