字幕データの構造化形式の違いが大規模言語モデルの番組概要文生成性能に与える影響の分析

電子番組表（EPG）における番組概要文の自動生成は、放送業務の効率化、検索性の向上、および視聴支援の観点から重要な課題である。近年、自然言語生成能力に優れた大規模言語モデル（LargeLanguageModels;LLM）を用いて，動画の発話内容を書き起こしたテキストデータから要約文を生成する試みが報告されている[1,2]。そこで我々は、出演者のセリフ、ナレーション、効果音の説明などから成る字幕放送用テキストデータ（以下「字幕データ」）を入力とした、LLMによる番組概要文自動生成技術の開発に取り組んでいる。字幕データは一般的な自然言語文とは異なり、各字幕テキストに開始・終了時刻が付与されており、字幕テキスト間の連続性や関係性を反映した「時系列構造」を有している。しかし、多くのLLMはテキストチャット形式を前提として設計されているため、このような時系列構造を持つ字幕データは、必ずしも適切に解釈されるとは限らない。高精度な番組概要文生成技術を実現するためには、字幕データをどのような入力でLLMに与えるべきか、精査する必要がある。本研究では、放送字幕からEPG番組概要文を自動生成するタスクを設定し、字幕の構造化形式の違いが生成性能に与える影響を比較する。