利用規約におけるQAデータセットの作成及び検証

本研究では利用規約が読まれていないことで起こるユーザと企業の双方の問題やトラブルを指摘し，その問題を軽減するため，冗長な利用規約をわかりやすく自動要約する方法が有効であると考えられる．しかし，自動要約の評価には，人間評価者の応用が必要となり，近年公開されている数多くの言語モデルの内，どのモデルが最適しているかの評価が困難となっている．そこで，自動要約の評価を効率化させるために，文書を要約する前にその文書を理解しなければならないという考えのもと，質問応答のタスクを用いて最適な言語モデルを選抜する．その中で，3つの質問応答データセットを用いて単言語・多言語両方種類の複数の言語モデルを微調整を行うことで，日本語の質問応答タスクのおいて優れた言語モデルと，優れたパラメーター（学習率等）について検証し，その結果について報告する．