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[4M3-OS-14c-03] 大規模言語モデルを用いた関係性抽出に基づく小説のアスペクトベース要約手法の提案
キーワード：アスペクトベース要約、大規模言語モデル、エンティティ抽出、小説要約
文書の自動要約は，元文書の重要な要素を抽出し，短い文章にまとめる技術である．本研究では，小説を対象に，特定のアスペクトに焦点を当てた要約を生成するアスペクトベース要約手法を提案する．具体的には，大規模言語モデル（LLM）を活用して文中の登場人間の関係性を抽出し，それを基に小説の知識グラフを構築する．その後，グラフからアスペクトに関連する関係性の記述を収集し，アスペクトごとの要約文を生成する．要約の評価は，各アスペクトに該当する文章の集合から作成した質問応答（QA）に対して元文書と生成要約を参照にして回答した回答の正答率の比較によって行う．結果として，提案手法は従来手法では困難だった目的のアスペクトを包括的に反映した要約文の生成を可能にすることを示した．
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