Discord上における解釈困難なメッセージに対する大規模言語モデルによる解釈の可能性と課題

近年，SNSやDiscord等のオンラインチャットにおけるサイバー犯罪が増加している．犯罪者は隠語や特殊な表現を用い，検出回避や情報の秘匿を行うため，犯罪の特定や早期発見が困難になっている．本研究では，Discordから収集したテキストチャットに基づき，解釈困難なメッセージの実態を調査する．それらのメッセージを解釈困難性の要因ごとに分類した上で，人間と大規模言語モデル（LLM）による解釈実験を行う．これにより，LLMが文脈情報の活用によってどの程度メッセージを解釈できるのか，その可能性と課題を検証する．