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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2024
  4. 2024-NL-262

登録に議論が必要なWikipedia項目への自動登録に向けた調査

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241591
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241591
5260b868-f794-42e0-b160-d13510d8b0bc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL24262016.pdf IPSJ-NL24262016.pdf (6.6 MB)
 2026年12月5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, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-12-05
タイトル
タイトル 登録に議論が必要なWikipedia項目への自動登録に向けた調査
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 LLM応用
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
現在,北海道大学
著者所属
現在,東京大学
著者所属
現在,奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
現在,電気通信大学
著者名 多田, 智貴

× 多田, 智貴

多田, 智貴

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林, 克彦

× 林, 克彦

林, 克彦

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上垣外, 英剛

× 上垣外, 英剛

上垣外, 英剛

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松野, 省吾

× 松野, 省吾

松野, 省吾

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Wikipedia には幅広い種類の記事や画像があるが,その中でも特筆すべき特徴を持ったコンテンツを集めた項目が存在する.例えば,珍妙で面白い記事を集めた “珍項目”,百科事典として優れた記事・画像を集めた “秀逸な記事” と “秀逸な画像” などが挙げられる.現状,このような特筆すべき項目に対する登録記事数は少なく,登録に必要な審査や議論が停滞している.この理由としては,登録の是非が判定者の主観に依存する場合が多く,判定が難しいことが考えられる.本稿では特筆すべき項目に対する登録自動化に向けて,大規模言語モデル(LLM)や大規模画像言語モデル(LVLM)が持つ登録判定能力の調査を実施した.実験では珍項目記事とその他の閲覧数の多い記事を対象として,LLM が分類可能かを分析した.実験より,珍項目への登録判定に対して LLM は有効であると判明した.また,実在しない記事が誤登録されるという課題に対処するために,架空の記事を検出可能か検証し,LLM の事実検証能力の高さを確認した.加えて,秀逸な画像候補を対象として,LVLM を用いた登録分類を行った.結果として,画像に LVLM を用いた場合では,分類精度が低く,登録判定が困難であった.本稿より,LLM を記事の登録手続きに応用することは十分現実的であるが,LVLM を画像の登録手続きに応用することには課題があると分かった.なお,本稿で使用したデータは GitHub で公開済みである(https://github.com/UTokyo-HayashiLab/WikipediaFeaturedCategory).
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 2024-NL-262, 号 16, p. 1-12, 発行日 2024-12-05
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 2025-01-19 07:36:39.232833
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