信頼できる知識グラフ推論のための評価リソースの自動構築

知識グラフ推論では，グラフ上の膨大な複数のパスを考慮した信頼できる推論が必要である．このような推論モデルの実現には，開発・評価するためのリソースが必要であり，LLMを活用した自動構築が有望である．しかし，LLMはパスに忠実でも，単なる相関関係などを含む論理的に弱い論証を生成し，根拠が結論を支持する論理的強度の度合い（以下，健全性）が高い推論との区別ができない．そこで，本研究では知識グラフ推論におけるパスに基づく論証生成タスクを定式化し，パスに接地した論証と健全性スコアで構成される開発・評価リソースArgLinkを自動構築する．検証では，健全性スコアが人間の健全性判断と高い相関を示した．