文字起こしテキストから得た質問のタグ推定

本論文では，営業員と顧客の会話の文字起こしテキストから得られた質問のタグを推定するタスクに取り組む．質問には冗長性や言い間違えを含まれるため，その内容を理解することが難しい．私たちは大規模言語モデルによって質問のトピックを推定することで，質問を簡潔な文書に変換した．さらに，質問の内容を理解することに適した単語のみをタグとして獲得した．評価では，実際の営業員と顧客の会話から得た約1万件の質問とオープンなモデルであるLlama2を用いた．