LLMを用いた交通分野固有表現抽出データセットの自動構築

LLMを用いた交通分野における新しい固有表現抽出データセットの自動構築について提案する．既存のFindVehicleは15種類の限られたテンプレートに固有表現を置換して作成されており，実際の交通状況で見られる多様な表現を十分にカバーしていない．そこで本研究では，FindVehicleで利用された固有表現辞書を活用し，大規模言語モデルにより固有表現を含む文を生成することで，より自然で多様なデータを作成する．生成データの品質を人手で検証し，FindVehicleのみでは対応できない多様な文脈に対する固有表現抽出を実現した．