Encoder–decoder型の抽象型要約に基づく広告文生成モデルは,テスト時に入力情報と矛盾する,事実でない広告文を生成することがある.その要因として,入力に含意されない情報(幻覚)を持つ広告文がデータセット中に含まれることが挙げられる.広告文の事実性を向上させるためには,データセット中の幻覚を考慮したデータ編集やモデル学習上の工夫を行う必要がある.高性能な幻覚検出器を構築するためには,広告データセット中の幻覚の傾向を把握しておくことが望ましいが,検索連動型広告データセット中の幻覚の分析はほとんど行われていない.このため本研究では,検索連動型広告のデータセットについて幻覚の有無とタイプのアノテーションを付与し,分析を行った.

広告文は,広告対象の商品やサービスについて述べた入力情報をもとに作成される.広告文が満たすべき重要な性質として,入力情報に矛盾していない,という点が挙げられる.広告文が入力情報に含意される場合,入力に忠実な広告文である(忠実性[1,2])(図1).また,入力情報に含意されない情報を含むが,それらが世界知識や常識的知識などの外部知識に基づいている場合,事実である広告文である(事実性[1,3]).広告文の自動生成モデルには,事実性に優れた広告文生成が求められるが,現在,広範に用いられているencoder–decoder型の抽象型要約モデル[5]で広告データセットを学習すると,テスト時に入力情報と矛盾する,事実でない広告文が生成されることがある.このように,入力に含意されない情報が出力側に現れる現象を幻覚[1]と呼ぶ.モデルが幻覚を含図を元に改変).む広告文を生成する1つの要因は,入力に忠実ではないが事実である広告文(事実である幻覚(図1)[4])を広告データセットがしばしば含むことにある.その理由としては,例えば以下が挙げられる:(1)ライターが外部知識に基づいて入力にない訴求表現を追加することがある1）2）,(2)検索連動型広告をクリックした際に表示されるウェブページ,即ちランディングページ(以下LP)のスクリーンショットのOCRエラーのために,入力の一部欠損やノイズ混入が発生し得る.事実でない広告文の生成頻度を低減するためには,(A)広告データセット中の幻覚を検出し,(B)検出した幻覚を考慮したデータ編集やモデル学習上の工夫を行う必要がある.(A)の検出器を構築する上では,広告データセット中にどのような幻覚がどの程度,存在しているのかを把握しておくことが望ましい.一般の文書要約タスク[1]やスローガン生成タ1）ここで訴求表現とは,消費者の注意を惹き,広告対象商品の購入を促すために用いられる表現を指す.2）上記(1)の例を挙げると,「メガネのUVカット率が向上」と記載されているランディングページに対して,「UVカット率が向上!長時間のPC作業に」という広告文をライターが作成した場合,「UVカット機能を持つメガネはPC作業に利用され得る」という外部知識を利用して商品の有用性に関する訴求表現を追加している,と解釈することができる..大分類小分類例(1)入力情報(a)キーワードリスト[NE]市介護保険料(b)ランディングページ(LP)[NE]保険相談キャンペーン実施中!最新!2022年12月版..(c)LPの説明文今おすすめの人気の介護保険ランキングを発表！...(2)広告文見出しアセット国内最大級の保険比較サイト説明文アセット人気の介護保険をランキング形式で比較。介護保険の相談...スク[6]ではデータセットに含まれる幻覚の分析が行われているが,検索連動型広告のデータセットに含まれる幻覚の分析は,ほとんど行われていないのが現状である.そこで本研究では(A)に向けた準備段階として,日本語の検索連動型広告データセットに含まれる幻覚の分析に取り組む.具体的には,株式会社サイバーエージェントで扱っている日本語の広告データセットから抽出した360事例について,幻覚の有無とタイプに関するアノテーションと分析を行った.その結果,入力には出現しない広告文中のフレーズの内,少なくとも8割は入力を単に要約しただけでは出現し得ないフレーズ,即ち幻覚であることが明らかとなった.また,幻覚の70%以上が訴求表現に該当するという結果が得られた.