大規模事前学習モデルを活用した生成型複数テキスト要約に関する研究

Research Project

Project/Area Number	24K02997
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related Basic Section 60030:Statistical science-related Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	奥村学東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (60214079)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000) Fiscal Year 2026: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000) Fiscal Year 2025: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2024: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Keywords	自然言語処理
Outline of Research at the Start	複数テキスト要約において大規模事前学習モデルの生成能力の高さを最大限活用するとともに，その問題点を解決し，より高品質の複数テキスト要約作成技術を実現するため，1) 2)のモデルへの入力を準備する前処理部，2) 大規模事前学習モデルを少量の複数テキスト要約用訓練データセットで追学習したニューラルモデルでの要約テキスト生成，3) 2)で生成した要約テキストの忠実性を向上するための書き換えを行う後処理部の3つのモジュールからなる生成型複数テキスト要約モデルを提案し，3つのモジュールそれぞれで(4)で詳述する4つのコア技術の研究開発を行う．