パーソナル知識グラフの構築・精錬と大規模言語モデルの活用

• 研究課題/領域番号: 24K15078
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 桑原 和宏 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10374092)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: パーソナル知識グラフ / 大規模言語モデル

研究開始時の研究の概要

本研究は個人に適応した知的なシステム実現に有用な「パーソナル知識グラフ」を構築する手法を明らかにする。知識グラフは知的システム実現に有効な手法であり、パーソナル知識グラフには個々のユーザに関する知識を格納する。ここでは、パーソナル知識グラフと汎用的な知識グラフとを連携させる表現形式を考案し、さらに、大規模言語モデルを活用してパーソナル知識グラフの構築・精錬を行うタスクのモデルとその実行制御のメカニズムを考案する。