LLMを用いた交通分野における新しい固有表現抽出データセットの自動構築について提案する．既存のFindVehicleは15種類の限られたテンプレートに固有表現を置換して作成されており，実際の交通状況で見られる多様な表現を十分にカバーしていない．そこで本研究では，FindVehicleで利用された固有表現辞書を活用し，大規模言語モデルにより固有表現を含む文を生成することで，より自然で多様なデータを作成する．生成データの品質を人手で検証し，FindVehicleのみでは対応できない多様な文脈に対する固有表現抽出を実現した．

自動運転システムに大規模言語モデル(LargeLanguageModels;LLM)の判断能力を利用する研究が進められており[1,2]，それに伴い交通分野における，より正確な言語理解が必要とされている．運転状況の記述テキストには，車両情報・数値情報・位置情報など，様々な固有表現が含まれている．これらの固有表現の適切な抽出は，類似した運転状況の検索や分析において重要な役割を果たし，自動運転システムの安全性向上や交通事故防止の観点からも，運転状況に含まれる固有表現を正確に識別し，構造化された情報として扱う必要がある．交通分野の固有表現抽出（NamedEntityRecogni-tion;NER）においてはFindVehicleデータセット[3]が提案されており，近年の固有表現抽出の評価におけるデファクトスタンダードとなっている[4,5,6,7]．このデータセットは，15種類の限られたテンプレートにおける固有表現（NamedEntity;NE）部分の置換によって作成されており，実際の交通状況の記述に見られる多様な表現に対応できない．本研究では，FindVehicleに代わる交通分野の汎用的な固有表現抽出モデルの開発・評価をできるデータセットの構築を目指す．具体的には，図1に示す固有表現集合（固有表現タイプ：固有表現で表記）color:black,location:lowerpart,velocity:117km/h,sedan:ToyotaCrown(brand:Toyota,model:Crownと重複)本研究大規模言語モデルの利用⇒多様な文脈を生成可能FindVehicleテンプレートタグを置換・Abrand…[velocity].AstealthyblackToyotaCrownemergedinthelowerpartofthesecurityfootage,acceleratingAbrand-newblackToyotaCrownappearsinthelowerpartofthescreenataspeedof117km/h.rapidlyto117km/h.通り，FindVehicleから収集された固有表現辞書とLLMを用いて，多様な文脈を持つ交通分野の固有表現抽出データセットを構築する．近年，固有表現集合からLLMを用いて文を生成する拡張手法が提案されているが，この手法では固有表現の単純な分布のみに注目し，組み合わせの自然さを考慮しない．そこで，組み合わせの自然さを考慮したデータ生成をして，人手による品質評価により生成データの自然さを検証する．