本研究では，放送字幕を入力として番組概要文を生成するタスクにおいて、入力フォーマットが大規模言語モデル（LLM）の生成性能，安定性に与える影響を分析した。字幕をTSV、YAML、MARKDOWN、JSON、PLAINの5形式に変換し、Qwen3-4B-InstructをLoRAによって微調整して比較評価を行った。その結果、構造化のレベルが高い入力ほど生成性能が向上し、特にJSON形式が最も高い精度を示すことを確認した。一方で、構造化レベルが低いPLAIN形式では、言語モデルの破綻などを起因とする性能の劣化が顕著であった。

電子番組表（EPG）における番組概要文の自動生成は、放送業務の効率化、検索性の向上、および視聴支援の観点から重要な課題である。近年、自然言語生成能力に優れた大規模言語モデル（LargeLanguageModels;LLM）を用いて，動画の発話内容を書き起こしたテキストデータから要約文を生成する試みが報告されている[1,2]。そこで我々は、出演者のセリフ、ナレーション、効果音の説明などから成る字幕放送用テキストデータ（以下「字幕データ」）を入力とした、LLMによる番組概要文自動生成技術の開発に取り組んでいる。字幕データは一般的な自然言語文とは異なり、各字幕テキストに開始・終了時刻が付与されており、字幕テキスト間の連続性や関係性を反映した「時系列構造」を有している。しかし、多くのLLMはテキストチャット形式を前提として設計されているため、このような時系列構造を持つ字幕データは、必ずしも適切に解釈されるとは限らない。高精度な番組概要文生成技術を実現するためには、字幕データをどのような入力でLLMに与えるべきか、精査する必要がある。本研究では、放送字幕からEPG番組概要文を自動生成するタスクを設定し、字幕の構造化形式の違いが生成性能に与える影響を比較する。