大規模言語モデルを用いた不満キーワードの抽出と辞書の自動生成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS23033

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2023/10/23

タイトル(英語): Automatic extraction of unsatisfactory keywords and dictionary generation using a large language model

著者名: 太田 翔(筑波大学),内田 匠(筑波大学),津田　 和彦(筑波大学)

著者名(英語): KAKERU OTA(University of Tsukuba),Takumi Uchida(University of Tsukuba),Kazuhiko Tsuda(University of Tsukuba)

キーワード: テキストマイニング|大規模言語モデル|プロンプトエンジニアリング|不満調査データセット|Text mining|Large language model|Prompt Engineering|Dissatisfaction dataset

要約(日本語): VUCAの時代において, 中小企業の新事業の約8割が失敗しており, 約5割が失敗理由として, 「市場性・成長性が無いと判明した」ことを挙げた. 本研究では, 大規模言語モデルを用いて, 不満データセットから不満キーワードを抽出し, 辞書を自動生成する手法を提案する. 従来より辞書作成の工数を削減し, 市場の不満の理解度や適応速度を向上させることで、国内の新事業の成功率を向上させることに寄与する。

要約(英語): In Japan, 80% of new businesses fail due to lack of accurate market analysis. We propose a method to automatically extract keywords and generate dictionaries from dissatisfaction data sets using a large language model. This method has the potential to improve the understanding of market dissatisfaction and increase the success rate of new businesses through rapid market adaptation.

本誌: 2023年10月26日-2023年10月27日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 67-72 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,861 Kバイト