大規模言語モデルによるイベント知識グラフからのマルチターンfew-shot実況生成手法の検討

本研究ではイベント知識グラフからの実況テキスト生成に取り組む．タスク設定はシナリオの進行に合わせて実況を生成できるようマルチターン形式で定義する．グラフ情報はテキスト形式へ変形し，大規模言語モデルを用いてfew-shotプロンプトによる生成を行う．また，我々は既存のイベント知識グラフを備えた動画データセットに対して，日本語の実況音声とテキストを新たに付与することで4種のデータ形式を備える動画実況データセットを構成し実験に利用した．結果として，詳細なグラフ情報の利用によりBLEUスコアの向上を確認したものの，言語モデルの最大系列長制限のため正解実況で言及されることのある情報の一部は入力中に含められなかった．データセットは一般公開されている．1）