時間変化や矛盾、誤情報が混在する外部知識の動的一貫整理とLLMの持続的知識拡張

• 研究課題/領域番号: 26K21322
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 西田 典起 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50890589)
• 研究期間 (年度): 2026-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2026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); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026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: 自然言語処理 / 大規模言語モデル / 検索拡張生成 / 知識獲得 / 知識構造化

研究開始時の研究の概要

大規模言語モデル（LLM）の内部知識は必然的に陳腐化する。また、推論時に参照される外部の情報環境も、時間の経過により古くなった記述や相互に矛盾する主張、誤情報が混在している。このような未整理な情報環境のもとでは、LLMの推論は不安定化することが知られている。本研究では、ニュース記事やSNS等の実世界の情報を対象として、テキスト中の命題を知識の単位とし、それらの間に成立する関係性（更新・矛盾・根拠・条件・時間的前後関係など）を同定する。これらの関係に基づいて知識を構造化し、整理された外部知識をLLMに統合することで、知識の継続的な拡張・管理を可能にする。