大規模言語モデルを用いた関連研究セクション生成

科学論文が増加している中，論文執筆支援に注目が集まっている．論文執筆支援における部分タスクとして，関連研究セクションの文章生成がある．関連研究セクションの文章生成に関する研究は，言語モデルの入力トークン数の制限から，そのほとんどが単一の引用文生成に焦点を当てていた．本研究では，入力トークン数の上限が上がった最新の大規模言語モデルを用いて，関連研究セクション全体の文章生成を試みた．また，人手による文章品質の評価と相関が高いと言われているG-EVALと呼ばれる評価手法により，文章生成結果についての品質評価および分析を行った．