LLMの相対評価に基づくニュース記事要約の誇張度スコアリング手法の提案

ショナルな表現を含む情報の方が拡散されやすいSNS上では，ニュース記事本文よりも要約が単独ことが指摘されている[1,2]．その結果，事実に即で拡散されることが多く，本文と矛盾しないまま特した要約と比較し拡散されやすくなり，特定の解釈定の要素を強調する誇張要約が含まれる場合もあが強調された情報流通を助長する可能性がある．そる．本研究では，要約に含まれる誇張の程度を定量のため，誇張要約の拡散は，読者のニュース内容に的に扱うため，LLMの相対評価に基づく誇張度ス対する理解を誤らせる要因の一つであると考えらコアデータセット構築手法を提案する．提案手法でれる．は，LLMの相対評価を比較関数としたソートによりこのような背景のもと，本研究では，誇張された誇張度の順位を推定し，その順位を連続値スコアへ要約によって生じ得る誤った情報理解を抑制し，そと写像する．さらに，LLMの出力確率を比較に利用れに基づく世論形成を防ぐことを目的とする．このすることで，ソート結果の安定性を向上させる．実目的を達成するため，要約がどの程度誇張されてい例のコーパスを利用した実験により，提案手法が一るかを把握できる手法を構築する．情報が高速に流貫した誇張度スコアを付与できることを確認した．通するSNS環境下においては，どの程度誇張されているかを迅速かつ直感的に把握できることが求めら