模言語モデルを用いたプロンプトの最適化が取り大規模言語モデルを利用した自然言語システムの組まれている．これは，人間の試行錯誤を必要とせ性能は，プロンプトの設計に影響される．人間の試ず，大規模言語モデルの文章生成能力を利用して，行錯誤に基づく従来のプロンプト設計に代わる方法より良いプロンプトの獲得を目指す取り組みであとしてプロンプト最適化が取り組まれている．既存る．既存のプロンプト最適化手法では，最適化の過のプロンプト最適化手法では，正解ラベル付きデー程で使用する正解ラベル付き学習用データを準備すタの利用を前提としている．代わりに，システムのる必要がある．出力に対する人間からのフィードバックを利用するタグ抽出システムの運用においては，システム利ことが考えられる．本研究では，学術論文のタグ抽用者からタグに対するフィードバックを収集する出システムの運用を想定し，プロンプト最適化におことが可能である．最も単純な，タグの正誤に対すいて，人間から得られるフィードバックの有効性をるフィードバックは，前述の正解ラベル付きデータ調査する．実験の結果，フィードバックを利用したの作成と異なり，システムが提示するタグを人間に最適化により，再現率の向上が確認できた．一方，評価してもらうことにより行える．タグの抽出は，精度の悪化も確認され，フィードバック設計の再考論文文章に基づいて行われる．このため，人間はシの必要性などの課題も確認した．ステムの抽出タグを評価する際，文章中でタグについて言及し，タグ抽出の根拠となっている箇所を探

し，その妥当性を評価すると考えられる．したがっ学術分野の細分化や，学術研究の活発化に伴ったて，システムによりタグの根拠となった論文中の文論文数の増加のため，学術研究における関連文献調がタグと同時に提示されれば，人間がシステムのタ査にはより多くの時間や労力が必要となっている．グ抽出過程を理解するのを助け，より適切なタグの関連文献調査を支援するため，学術論文に対して，評価が可能となる．この根拠文の抜き出しは大規模その内容等を表すタグを自動で付与するシステム言語モデルの利用により行える．また，タグの根拠の構築を考える．各論文に付与されたタグの比較な文に対するフィードバックは，プロンプト最適化にどを行うことにより，類似した文献を見つけることおいて，タグの追加情報として利用することがでが容易となる．通常，このようなシステムの構築できる．は，正解ラベル付きデータを用いて，機械学習モデ本研究では，プロンプトの最適化における，人間ルの学習を行う．しかし，大規模言語モデルの利用からのフィードバックの有効性について調査する．により，モデル学習を行わずにシステムを実現するタグとその根拠のペアに対するフィードバックをことができる．用いることで，通常の学習用データよりも小規模な昨今，大規模言語モデルが，その利用の容易さかデータを用いたプロンプト最適化を目指す．より具らさまざまな場面で活用されている．大規模言語モ体的には，まず，学術論文のタグ抽出システムの運デルの利用においては，タスクに応じたモデル学習用を想定する．システム利用者からシステムの出力の代わりに，プロンプトの適切な設計により，特定に対するフィードバックを収集し，これを利用してのタスクに適用することが可能であるが，人間によプロンプトの最適化を行う．る従来のプロンプト設計には時間や労力がかかると―1237―.評価生成0.80.40.20.7言い換え0.70.50.6スコア0.80.20.40.70.50.60.7選択