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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2024
  4. 2024-DBS-179

自動ファクトチェックのためのLLMを用いた検証可能クレーム判定手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238959
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238959
6fc4de07-459f-49ce-8086-57a36153efc9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS24179012.pdf IPSJ-DBS24179012.pdf (1.0 MB)
 2026年9月4日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 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 2024-09-04
タイトル
タイトル 自動ファクトチェックのためのLLMを用いた検証可能クレーム判定手法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 2B オーガナイズドセッション 偽情報対策技術
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
富士通株式会社データ&セキュリティ研究所
著者所属
富士通株式会社データ&セキュリティ研究所
著者所属
富士通株式会社データ&セキュリティ研究所
著者所属
富士通株式会社データ&セキュリティ研究所
著者所属(英)
en
Fujitsu Limited, Data and Security Research Laboratory
著者所属(英)
en
Fujitsu Limited, Data and Security Research Laboratory
著者所属(英)
en
Fujitsu Limited, Data and Security Research Laboratory
著者所属(英)
en
Fujitsu Limited, Data and Security Research Laboratory
著者名 奥村, 泰久

× 奥村, 泰久

奥村, 泰久

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大木, 憲二

× 大木, 憲二

大木, 憲二

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佐々木, 佑樹

× 佐々木, 佑樹

佐々木, 佑樹

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北島, 信哉

× 北島, 信哉

北島, 信哉

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インターネットから入手できる情報の中には,悪意のある偽情報が混ざっている可能性がある.この対策として,LLM を用いてもとの情報から真偽判定対象となるクレームを生成したうえで真偽判定を自動的に行う方法が研究されている.しかし,生成されたクレームのうち,情報が不十分で真偽判定できないクレームをどう除外するかという課題があった.そこで,真偽判定可能なクレームの基準を定めたうえで,LLM を用いて真偽判定できないクレームを判定する手法を提案する.性能評価の結果から,提案手法は従来手法と比べて判定精度が高いことを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2024-DBS-179, 号 12, p. 1-6, 発行日 2024-09-04
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
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 2025-01-19 08:26:15.500891
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