ショナルな表現を含む情報の方が拡散されやすいSNS上では，ニュース記事本文よりも要約が単独ことが指摘されている[1,2]．その結果，事実に即で拡散されることが多く，本文と矛盾しないまま特した要約と比較し拡散されやすくなり，特定の解釈定の要素を強調する誇張要約が含まれる場合もあが強調された情報流通を助長する可能性がある．そる．本研究では，要約に含まれる誇張の程度を定量のため，誇張要約の拡散は，読者のニュース内容に的に扱うため，LLMの相対評価に基づく誇張度ス対する理解を誤らせる要因の一つであると考えらコアデータセット構築手法を提案する．提案手法でれる．は，LLMの相対評価を比較関数としたソートによりこのような背景のもと，本研究では，誇張された誇張度の順位を推定し，その順位を連続値スコアへ要約によって生じ得る誤った情報理解を抑制し，そと写像する．さらに，LLMの出力確率を比較に利用れに基づく世論形成を防ぐことを目的とする．このすることで，ソート結果の安定性を向上させる．実目的を達成するため，要約がどの程度誇張されてい例のコーパスを利用した実験により，提案手法が一るかを把握できる手法を構築する．情報が高速に流貫した誇張度スコアを付与できることを確認した．通するSNS環境下においては，どの程度誇張されているかを迅速かつ直感的に把握できることが求めら

れる．そこで，誇張の程度を定量的な指標として示近年，SNSの普及により，ニュース記事に対するすことが有効であると考えられる．文章による定性意見や解釈が即座に共有される環境が一般化してい的な説明は，誇張がどのような点において表出してる．特に，文字数制限のあるSNSプラットフォーいるかを詳細に伝えられる一方で，読むための時間ムにおいては，記事本文そのものよりも，短い要約や認知負荷が高く，SNS環境においては適さない．や見出しが用いられることが多く，それらが単独でこれに対し，数値として提示される指標は視覚的に拡散される傾向にある．これらの要約は，記事の著把握しやすく，読者が即時に注意の必要性を判断す者本人によって作成される場合に加え，第三者や自ることを可能にする．動生成システムによって作成される場合も多い．しSNS上は大量の情報が流通しており，人手によるかし，これらの要約の中に，記事本文の一部を過度逐一の確認は現実的でないため，指標を自動的にに強調した誇張的な表現を含むものも存在する．誇算出できることが望ましい．そこで，本研究では，張的な要約は，本文と完全に矛盾していないとしてニュース記事の本文と要約のペアに対し，誇張の度も，記事全体の内容に対し過度に強い印象を読者に合いを表す数値スコアを付与したデータセットの構感じさせる可能性がある．さらに，そのような要約築を行う．このデータセットは，将来的に誇張度をを基にした意見や解釈が二次的に共有されること自動推定する機械学習モデルの学習に利用されるこで，読者の理解が偏る可能性も生じ得る．とを想定している．本研究では，ニュース記事要約誇張的な要約が持つ問題点は，単なる情報の不正に対する誇張度スコア付きデータセットを構築する確さに限らない．誇張表現は，一部の情報を過度に手法を提案するとともに，大規模言語モデル(LLM)強調することにより，読者の感情に訴えやすい表現を利用し，誇張度を安定的かつ一貫した形で付与すとなる場合がある．SNS上においては，事実を中立る方法を検討する．org/licenses/by/4.0/).