SNSからの重要意見抽出のためのデータセット構築及び

本研究では，重要意見抽出のためのデータセット構築および大規模言語モデル（以下：LLM）を用いた重要意見抽出の手法を提案し，その有効性を検証した．そこで，人間がラベリングを実施せずにSNSから企業がマーケティング活動に必要となる重要意見抽出モデルが構築可能であることを示す．これにより，重要意見データセットの作成や抽出にかかる時間的かつ金銭的コストの削減が期待できる．データセットの構築検証ではワークショプを開催することで重要意見に関連する議論を実施し学生による重要意見データの作成が可能であるかを検証した．また重要意見の抽出検証では，LLMによるZero-shot分類および擬似データを作成した後，ファインチューニングによる重要意見分類の精度を比較した．