日本語におけるLLMと人間の誤用傾向の差異の分析

大規模言語モデル（LLM）は自然な文章を生成する一方で，人間の文章に一定確率で現れるはずの「誤用」が観察されることは稀である．本研究はこの現象を，日本語の母語話者における認知的取り違え（例：「危機一髪／危機一発」）に焦点を当てて定量化する．具体的には，(i)Wikipedia編集履歴由来の正誤ペアから，認知的要因に起因する誤用事例のみを抽出して，日本語誤用データセットを構築した（81k件）．(ii)アンケート（400名）とLLMの出力分布から，同一指標として二択正規化確率を算出，比較し，LLMと人間の正用選好率の相関は約0.3と低いと確認された．(iii)SFTおよびDPOにより，人間の誤用傾向を部分的に模倣できると示した．