本稿では、大規模言語モデルを用いて日本語文中の並列構造を抽出した。提示したテキスト中の並列構造を抽出するプロンプトを作成し、slackのチャットテキストを利用して評価した。オープンテストの結果、F1値はベースラインで0.2036、提案手法で0.3693となり、適切なプロンプトを選択することで抽出の精度が向上することが明らかとなった。また、チャットテキストとはスタイルの異なる書き言葉のテキストについても評価し、スタイル毎の精度の変化を評価した。実験の結果、F1値はチャットテキストで0.3693、書き言葉で0.2129となった。

近年リモートワークやチャットで業務連絡を行う機会が増加している。しかし実際に出社する場合と比較すると、業務以外の雑談の頻度が低下するため他者の人間性が伝わりにくく、コミュニケーションが取りにくくなる危険性がある。チーム開発の生産性向上のためには適切にコミュニケーションをとることが重要である。そこで個人の興味関心の関連に基づき相性の良い人同士を案件に配属することで、コミュニケーションが円滑になり生産性が向上するという仮説を立てた。ゆめみ社では各社員が自分の興味関心を社内に発信するチャンネルがslackに用意され業務外の内容も発信できる環境が整備されている。これらの蓄積されたデータを分析することで、社員ごとの興味関心の関連性を把握することができると考えている。本稿では手始めに、社員が興味関心を持つ関連性のある複数の語として、チャットテキストに含まれる並列関係にある名詞句をLLMを使用して抽出するようなプロンプトを作成し、その評価を行う。今回対象とするテキストチャットは、一般的な書き言葉のテキストと比べると文法性が低く解析の難易度が増し既存の評価データや解析手法ではうまく評価できないと考えられる。そこで、このような解析が難しい文に対して自由度が高い方法で解析するために大規模言語モデルを用いる。また書き言葉のテキストも同様のプロンプトで評価し、スタイルの違いが並列構造の抽出の精度にどのように影響するかを検討する。評価の結果、提案したプロンプトの精度がベースラインと比較して16ポイントほど改善した。また、書き言葉のテキストと比較してチャットテキストに対して特に有効であることが明らかとなった。