科学文書における「間接的」引用についてのハルシネーション検出の評価

かし，ROUGEは文法や内容の正確さを評価する能近年，科学論文執筆支援技術の研究が進み，科学力が限られている．そのため，たとえ生成された論文における関連研究セクションの自動生成が試文章にハルシネーションが含まれていたとしても，みられている．関連研究セクションの自動生成を構ROUGEにその問題が反映されない場合があるため，成する技術の一つに，与えられた引用論文と作成対ハルシネーションを適切に検出し,評価する必要性象の論文との関係性を考慮しつつ，引用論文の内容がある．を簡潔に表現した引用文を自動生成する引用文生引用文とは，ある科学論文や研究成果を参照し，成技術がある．近年の引用文生成技術では，大規模その内容を要約や言及するために記述される文ま言語モデル（LLM）が用いられることが増えているたは，文の集合を指す．引用文は科学論文の中で重が，事実と異なる文章の生成（ハルシネーション）要な役割を果たしている．引用文は，一つまたは複が課題となっている．本研究では，LLMによる引数の引用論文を短い文章，時には一文や数文のみで用文のハルシネーション検出について，評価用ベン要約して表現することが特徴である．その際，引用チマークデータを構築し，引用方法の観点から分析元の内容を抽象的に説明したり，引用元の論文に記を行った．載されている内容と異なる言い回しや構造を用いることが頻繁に見られる．このような特性のため，