複数Webサイトに点在する人物の略歴文を収集し，Web検索結果に表示することで，検索サービスのユーザ体験向上が期待できる．しかし，略歴文収集に係る作業は，人間が行った場合においても難易度が高く，大規模な略歴文収集には大きなコストがかかる．そこで，本研究では，LLMを用いて，クロールデータから人物の略歴情報と関連するWebサイトを自動的に紐付け，引用形式を保ったまま略歴文を抽出するタスクを提案し，手法の有効性について検討する．

Web検索サービスにおいて，検索結果に表示される付加価値の高い情報を増やすことは，ユーザ体験の向上につながる重要な取り組みである．1）例えば，ナレッジパネル2）に代表される，検索結果の直接回答[1,2,3]は，ユーザの知りたい欲求に即時に応えることができるモジュールとして，Web検索サービスに用いられている．特に検索需要の高い人物のクエリに関しては，その人物のプロフィールや出演作品など，数多くの情報が検索結果画面に直接表示されているが，多くのサービスにおいて掲出される情報は個々に独立した形で存在しており，これまでの生い立ちから代表作品，最新の出演情報までを端的に略歴情報として整理するには至っていない．そこで我々は，Yahoo!検索における人物の直接回答モジュールにおいて，人物の略歴に関する複数のテキスト情報をWebページからの引用形式で整理し，一つのモジュールとして掲出することで，さらなるユーザ体験向上を目指す．我々が目指す，検索結果に略歴情報を掲出した例を図1に示す．元のテキストから改変を行わず，引用の形式を保つことで，事実と異なる内容の掲出を1）https://techblog.yahoo.co.jp/entry/20200210811710/2）https://support.google.com/knowledgepanel/answer/9163198メニュー◯✕オンライン中学時代にモデル事務所にスカウトされ、東京のモデル事務所に所属。モデルとしてデビュー。Top>DailyNews>Photos俳優の***自身初のフォトエッセイを発売「楽しい撮影でした」https://xxxx.yyyy.jp/zzz深夜ドラマオーディションにて3,000人の中から主人公役に抜擢され、国民的人気を得る。https://hoge.fuga.com/piyo引用自身初のフォトエッセイを発売。発売からわずか1週間で重版決定という快挙を成し遂げる。自身初のフォトエッセイを発売。発売からわずか1週間で重版決定という快挙を成し遂げる。―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――https://aaaa.bbbb.co.jp/1234イベント抽出⼈物に関するソーステキスト⽣成AIイベント情報Retrievalイベント情報を含む候補データを抽出クロールデータ略歴⽂抽出候補データから略歴⽂を抽出抑制するなど，情報の信頼性を担保する狙いがある．特定のWebページから人物の略歴情報を引用形式で掲出するためには，複数のWebサイトに点在する情報を収集し，それらを整理して表示する必要がある．しかし，略歴情報が記載されているWebサイトは多岐にわたり，その情報の信頼性や内容の適切さにもばらつきがある．また，インターネット全体から略歴情報を収集する行為は，人間が行った場合においても難易度が高く，大規模な略歴情報収集には大きなコストがかかる．.details：2025年にLY太郎が映画「曲者」で俳優デビューkeyterms：曲者、俳優デビューWikipedia記事LLM特徴語を最大個含む文をルールベースで抽出Webページ本研究では，Webテキストから人物の略歴情報を抽出するタスクを提案し，上述の課題解決に向けた手法を検討する．提案するタスクは，ソースとなるテキストから人物の略歴の基となるイベント情報を抽出するタスク，Webテキストの集合から収集したい人物の略歴情報が存在するWebサイトを自動的に紐付けるタスク，紐付けたWebサイトから略歴文を抽出するタスクで構成される．人物に関するWikipedia記事をソーステキストとし，大規模言語モデル（LLM）による情報抽出を行った．得られたイベント情報を用いて，独自に収集したクロールデータから関連するWebサイトを抽出し，得られたWebサイトの品質を，独自に設けた基準に従って品質を検証した．