本論文の目的は，先行研究[9]の情報探索の問題点の解決と，大規模言語モデルによる良否判定の能否を判明させることである．その手法として，まずウェブページの芸能人に関する記事から対象の芸能人に言及している文を収集する．この際，記事を全て人が確認することは困難であるため，その収集を大規模言語モデルのChatGPTで行う．次に，集めた文章をChatGPTによって内容でカテゴリ分けし，カテゴリ名を付ける．ここで付けた名前を芸能人の観点と呼ぶことにする．この芸能人の観点について，先行研究[9]の手法との対応付けや，大規模言語モデルによる経歴の良否判定を行う．

本論文では芸能人に関する情報を基に，芸能人の経歴の良否を大規模言語モデル(LLM)のChatGPTに判定させることを目的としている．正確な判定のために，対象となる芸能人に関する多くの情報が必要になる．本論文の先行研究[9]では，Xのポストから芸能人の評価対象に関する感想の収集・集約を行っている．芸能人の評価対象とは，感想の対象となっている事柄である．対して，本論文ではポストではなくウェブページから芸能人の観点を抽出し，詳細な情報を集約するという手法を新たに提案している．さらに，先行研究[9]の評価対象・感想・理由と，本論文の観点・話題の対応や，芸能人の観点に対してChatGPTによる良否の判定を行う．