多観点検証に基づく要約における忠実性向上

大規模言語モデルによる要約生成では，流暢さが向上する一方で，入力文書に基づかないハルシネーションの問題が依然として大きな課題である．本研究では，複数の検証エージェントが異なる観点から要約を確認し，指摘に基づいて反復的に修正を行う多観点からの検証に基づく要約フレームワークを提案する．各エージェントは事実整合性，数値・時間的一致性，固有表現の一致性などを独立に検証し，各エージェントからの指摘を統合し，入力文書に対する忠実性に特化した反復的な修正を適用する．これにより，流暢さを維持しつつ，事実の誤りのみを効率的に排除する．複数の要約データセットを用いた評価により，提案手法が従来手法と比較して多くのデータセットにおいて要約の忠実性を向上させる傾向にあることを示した．