根拠に基づいたレビュー生成のためのLLMを用いた自動アノテーションの検討

として，レビュー対象の論文を明確な根拠としてレ本研究では論文の内容を根拠としてレビューをビューを生成することが考えられる．現在公開され生成可能なモデルを構築することを目指す．この目ているレビューデータセットはレビューデータ単的を達成する一つの方法として，学習データのレ体で完結しており，論文本文との結びつきについてビューが論文のどの部分に基づいているかという情はアノテーションされていないものが多い[2,4]．報を活用することが考えられるが，こうした情報をNLPEER[5]では“Line114:pleaseelaborate...”など含むデータセットを人手で作成することはコストが明確に論文の特定の箇所に言及している文のみレかかる．そこで本論文では，レビューと論文の結びビュー文と論文の結びつきが自動でアノテーショつきや論文の内容を正確に反映したレビュー文をンされているが，レビュー全体についてはアノテーLLMを用いて自動でアノテーションすることを検ションされていない．このため論文の特定のセク討した．評価結果より，現在のLLMはレビューとションを明確な根拠としてレビューを生成するモデ論文の結びつきをある程度の精度で予測することがルを構築するためには，レビュー文が論文のどのセでき，論文の内容を正確に反映したレビュー文を高クションに基づいているかというアノテーションをい精度で選択できることがわかった．含んだデータセットを構築する必要がある．また現在のレビューデータセットは人間が記述