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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2026
  4. 2026-NL-267

RAGを用いた源氏物語内の古今和歌集引用の検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007747
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007747
b2ff9049-bbd4-468b-9edd-d4f714a3f4c4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL26267021.pdf IPSJ-NL26267021.pdf (1000.3 KB)
 2028年2月28日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2026-02-28
タイトル
言語 ja
タイトル RAGを用いた源氏物語内の古今和歌集引用の検出
タイトル
言語 en
タイトル Detection of Quotations from the <i>Kokin Wakashū</i> in <i>The Tale of Genji</i> Using RAG
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 埋め込み・検索
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
東京農工大学大学院
著者所属
東京農工大学大学院
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technology
著者名 叶内,琉聖

× 叶内,琉聖

叶内,琉聖

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古宮,嘉那子

× 古宮,嘉那子

古宮,嘉那子

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究ではRetreaval Augimented Generation(RAG)を用いて、源氏物語における古今和歌集からの引用検出を行った。昨今の大規模言語モデルには、聖書やギリシャ神話などの知識が多く備わっているが、いまだに日本の古典の知識は限定的である。そこで源氏物語部分と複数の引用元候補をLLMに入力し、実際に引用関係にあるかを判定させることで、引用を検出した。古今和歌集の和歌等が引用されている源氏物語369文に対してRAGを用いて引用検出を行い、Sentence BERTを用いた先行研究の引用検出システムとの性能比較を行った。実験の結果、53.7%のF値で引用を検出し、先行研究のシステムよりも性能が大幅に向上したことを示す。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This study applies Retrieval-Augmented Generation (RAG) to detect quotations from the Kokin Wakashu in The Tale of Genji. Although recent large language models possess extensive knowledge of sources such as the Bible and Greek mythology, their knowledge of Japanese classical literature remains limited. To address this issue, we input passages from The Tale of Genji together with multiple candidate source texts into a large language model and had it determine whether an actual quotation relationship exists, thereby detecting quotations. We applied RAG-based quotation detection to 369 sentences from The Tale of Genji that contain quotations from waka poems and other materials in the Kokin Wakashu. We compared its performance with that of a previous quotation detection system based on Sentence-BERT. Experimental results show that the proposed method achieved an F-score of 53.7%, representing a substantial improvement over the performance of the prior system.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2026-NL-267, 号 21, p. 1-7, 発行日 2026-02-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
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 2026-02-19 10:21:02.238508
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