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

自動運転システムに大規模言語モデル(LargeLanguageModels;LLM)の判断能力を利用する研究が進められており[1,2]，それに伴い交通分野における，より正確な言語理解が必要とされている．運転状況の記述テキストには，車両情報・数値情報・位置情報など，様々な固有表現が含まれている．これらの固有表現の適切な抽出は，類似した運転状況の検索や分析において重要な役割を果たし，自動運転システムの安全性向上や交通事故防止の観点からも，運転状況に含まれる固有表現を正確に識別し，構造化された情報として扱う必要がある．交通分野の固有表現抽出（NamedEntityRecogni-tion;NER）においてはFindVehicleデータセット[3]が提案されており，近年の固有表現抽出の評価におけるデファクトスタンダードとなっている[4,5,6,7]．このデータセットは，15種類の限られたテンプレートにおける固有表現（NamedEntity;NE）部分の置換によって作成されており，実際の交通状況の記述に見られる多様な表現に対応できない．本研究では，FindVehicleに代わる交通分野の汎用的な固有表現抽出モデルの開発・評価をできるデータセットの構築を目指す．具体的には，図1に示す固有表現集合（固有表現タイプ：固有表現で表記）color:black,location:lowerpart,velocity:117km/h,sedan:ToyotaCrown(brand:Toyota,model:Crownと重複)本研究大規模言語モデルの利用⇒多様な文脈を生成可能FindVehicleテンプレートタグを置換・Abrand…[velocity].AstealthyblackToyotaCrownemergedinthelowerpartofthesecurityfootage,acceleratingAbrand-newblackToyotaCrownappearsinthelowerpartofthescreenataspeedof117km/h.rapidlyto117km/h.通り，FindVehicleから収集された固有表現辞書とLLMを用いて，多様な文脈を持つ交通分野の固有表現抽出データセットを構築する．近年，固有表現集合からLLMを用いて文を生成する拡張手法が提案されているが，この手法では固有表現の単純な分布のみに注目し，組み合わせの自然さを考慮しない．そこで，組み合わせの自然さを考慮したデータ生成をして，人手による品質評価により生成データの自然さを検証する．