LLMの文体差理解向上のためのデータセットの開発

大規模言語モデル（LLM）は高い日本語生成性能を示す一方で，話し言葉や書き言葉といった文体差に対する理解には課題が残されている．本研究では，話し言葉および書き言葉の理解向上を目的とした日本語データセットを新たに作成し，LLMに対する学習を行った．さらに，学習前後のモデル出力を代表的なLLMの1つであるGPT-5を評価器として用いて比較し，文体別の理解性能の変化を定量的に分析した．その結果，作成したデータセットによる学習が話し言葉および書き言葉の理解向上に寄与することを確認した．