大規模言語モデルによって構築された常識知識グラフの拡大と低コストフィルタリング

計算機の常識を補うために常識知識グラフが構築されてきたが,収集コストの観点から規模や言語が限られる.本研究では,大規模言語モデルによる常識推論にフィルタモデルを適用することで,高精度な常識知識グラフの低コストかつ大規模な構築を目指す.まず日本語常識知識グラフにおいて,生成に関するファクタを分析する.さらに，常識知識グラフの低コストなフィルタリング手法を提案する.フィルタリングしたグラフを人手評価した結果,提案手法の有効性が示された.構築されたグラフでﬁne-tuningした中規模言語モデルの常識生成に,フィルタリングが与える影響についても検証する.