RAG時代の言語資源設計原理ー構造化テキストによる「参照可能性」の実証

1.1本研究の立場本研究は「感情を扱う応用研究」ではない．本研究の目的は，大規模言語モデル（LLM）とRAGが普及した現代において，AIが参照せざるを得ない言語資源の新しい設計原理を確立することにある．「嫉妬」は実証の題材であり，本質は言語資源の設計原理にある．RAGの普及により，言語資源の価値基準は変化しつつある．従来は分類器の訓練データとしての「分類精度への貢献」が主要な評価軸であったが，RAGにおいては「クエリに対して正しい参照点へ到達できるか」という参照可能性（Referenceability）が本質的な価値となる．本研究で構築したデータセットは，原典テキストを「読み物」から「仕様書」へ変換したものである．すなわち，人間が通読するための文章ではなく，AIが参照構造として利用するために設計された資源である．「読み物」「仕様書」本文（自由文）構造化メタデータ従来の言語資源本研究の設計R@10:59.0%11.1倍R@10:5.3%1.2研究の問い本研究は以下の問いに答える：構造化メタデータを中心とした文書表現は，本文（自由文）を含む表現より参照可能性が高いか．1.3本論文の構成