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  1. 研究報告
  2. データベースとデータサイエンス(DBS)
  3. 2025
  4. 2025-DBS-182

プレゼンテーション改善のための大規模言語モデルを用いた質問生成システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2006033
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2006033
04358f41-2646-46eb-9a58-c6fac0a72662
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS25182006.pdf IPSJ-DBS25182006.pdf (1.3 MB)
 2027年12月12日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DBS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-12-12
タイトル
言語 ja
タイトル プレゼンテーション改善のための大規模言語モデルを用いた質問生成システム
タイトル
言語 en
タイトル A Question Generation System using Large-scale Language Models to Improve Presentations
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 DBS
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
情報処理学会
著者所属
情報処理学会/現在,工学院大学
著者所属(英)
en
IPSJ
著者所属(英)
en
IPSJ / Presently with Kogakuin Uniersity
著者名 敦賀,誠人

× 敦賀,誠人

敦賀,誠人

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北山,大輔

× 北山,大輔

北山,大輔

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 プレゼンテーションは,様々な場面で自身の考えを伝える重要な手段である.しかし,その成功は聴衆の反応やその出来栄えに大きく左右されるため,他者からの客観的なフィードバックなしに改善するのは困難であるが,フィードバックを得るのは容易ではない.そこで本研究は,大規模言語モデル(LLM)を活用したプレゼンテーションに対するフィードバックシステムを提案する.従来の支援システムが抱える客観的フィードバックの不足という課題に対し,発表資料と発表練習の音声から質問を自動生成する.これにより,発表者は第三者からの評価を待つことなく,自律的に発表内容を改善することが可能となる.開発したシステムを用いてプレゼンテーションの修正を行う実験を実施した.その結果,本システムが修正量の増加を促し,心理的な自信を向上させることが示唆された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AB0006854X
書誌情報 研究報告データベースとデータサイエンス(DBS)

巻 2025-DBS-182, 号 6, p. 1-6, 発行日 2025-12-12
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2760-0777
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-11-28 07:19:04.540317
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