字幕データの構造化形式の違いが大規模言語モデルの番組概要文生成性能に与える影響の分析

本研究では，放送字幕を入力として番組概要文を生成するタスクにおいて、入力フォーマットが大規模言語モデル（LLM）の生成性能，安定性に与える影響を分析した。字幕をTSV、YAML、MARKDOWN、JSON、PLAINの5形式に変換し、Qwen3-4B-InstructをLoRAによって微調整して比較評価を行った。その結果、構造化のレベルが高い入力ほど生成性能が向上し、特にJSON形式が最も高い精度を示すことを確認した。一方で、構造化レベルが低いPLAIN形式では、言語モデルの破綻などを起因とする性能の劣化が顕著であった。