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公開番号2025065194
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-17
出願番号2025013443,2024116002
出願日2025-01-30,2024-07-19
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人株式会社調和技研
代理人個人
主分類G06F 16/9032 20190101AFI20250410BHJP(計算;計数)
要約【課題】大規模言語モデルを利用して質問データに対する回答データを取得する場合に、その回答データの質を高める。
【解決手段】管理サーバ1は、言語モデルサーバ3に入力された質問データに対する回答データを言語モデルサーバ3から取得することが可能な情報処理装置である。管理サーバ1は、LLM判定305と、用語303と、その説明304とを関連付けて保持する事前知識DB300において、質問データに含まれる各用語のうちから、LLM判定305「未知」が関連付けられている第1文字列「ラビット」を抽出する事前知識絞り込み部62と、第1文字列「ラビット」とこれに関連付けられている説明304とを質問データに含めたプロンプト730を言語モデルサーバ3に入力してその質問データに対する回答データを言語モデルサーバ3から取得し、その回答データを出力部130に表示させる提供情報生成部63、回答情報管理部64とを備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
大規模言語モデルに入力された質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得することが可能な情報処理装置であって、
前記大規模言語モデルにおいて所定の文字列に関する知識が一定の基準に到達しているか否かを示す判定情報と当該文字列と当該文字列の説明情報とを関連付けて保持するデータベースにおいて、前記質問データに含まれる文字列のうちから、前記基準に到達していない判定情報が関連付けられている第１文字列を抽出する抽出部と、
前記第１文字列と前記第１文字列に関連付けられている前記説明情報とを前記質問データに含めた入力データを前記大規模言語モデルに入力して当該質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データを表示部に表示させる制御部と
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
前記データベースは、複数の前記文字列間の関係性をツリー構造で示す階層構造情報を前記文字列毎に関連付けて保持し、
前記抽出部は、前記ツリー構造において、前記第１文字列を基準として、前記第１文字列から上層側に連結されている文字列のうちから、前記基準に到達していない判定情報が関連付けられている１又は複数の第２文字列を抽出し、
前記制御部は、前記第１文字列及び前記第２文字列と、前記第１文字列及び前記第２文字列のそれぞれに関連付けられている前記説明情報とを前記入力データに含める
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記文字列は、特定分野において使用される用語であり、
前記ツリー構造は、前記特定分野における抽象を上層とし、具象を下層とするツリー構造であり、
前記抽出部は、前記ツリー構造において、前記第１文字列が属する上層側の文字列のうちから前記第２文字列を抽出する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記特定分野において使用される特定情報を保持する特定情報データベースにおいて、前記質問データに含まれる文字列に関連する前記特定情報を抽出し、
前記制御部は、前記第１文字列と、前記第１文字列に関連付けられている前記説明情報と、前記第１文字列に関連する前記特定情報とを前記入力データに含める
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
判定対象となる前記文字列である判定対象文字列の説明情報に対する質問を作成する旨の第１質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第１質問データに対する回答データに含まれる質問を前記大規模言語モデルから取得し、前記質問に対して回答する旨の第２質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第２質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データに含まれる回答結果に基づいて前記判定対象文字列の判定情報を設定する判定情報設定部をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定情報設定部は、前記判定対象文字列の説明情報に対して肯定又は否定の何れかで回答可能な質問を複数作成する旨の前記第１質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第１質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データに含まれる複数の質問に対して肯定又は否定の何れかで回答する旨の前記第２質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第２質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データに含まれる回答結果に基づいて前記判定対象文字列の判定情報を設定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定分野において使用される特定情報に含まれる用語の抽出と用語間の関係性を示すグラフ情報の生成とを指示する第３質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第３質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データに含まれる用語に対する説明を生成する旨の第４質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第４質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、前記第４質問データに対する回答データに含まれる用語に対する説明を用いて前記データベースにおける前記説明情報を設定する設定部をさらに備える
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定分野において使用される特定情報に含まれる用語の抽出と用語間の関係性を示すグラフ情報の生成とを指示する第３質問データを前記大規模言語モデルに入力して当該第３質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データに含まれる用語及びグラフ情報に基づいて前記ツリー構造を設定する設定部をさらに備える
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項９】
大規模言語モデルに入力された質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得することが可能なコンピュータに実行させる情報処理方法であって、
前記大規模言語モデルにおいて所定の文字列に関する知識が一定の基準に到達しているか否かを示す判定情報と当該文字列と当該文字列の説明情報とを関連付けて保持するデータベースにおいて、前記質問データに含まれる文字列のうちから、前記基準に到達していない判定情報が関連付けられている第１文字列を抽出する抽出処理と、
前記第１文字列と前記第１文字列に関連付けられている前記説明情報とを前記質問データに含めた入力データを前記大規模言語モデルに入力して当該質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得し、当該回答データを表示部に表示させる制御処理と
を含む情報処理方法。
【請求項１０】
大規模言語モデルに入力された質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得することが可能なコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記大規模言語モデルにおいて所定の文字列に関する知識が一定の基準に到達しているか否かを示す判定情報と当該文字列と当該文字列の説明情報とを関連付けて保持するデータベースにおいて、前記質問データに含まれる文字列のうちから、前記基準に到達していない判定情報が関連付けられている第１文字列を抽出する抽出手順と、
前記第１文字列と前記第１文字列に関連付けられている前記説明情報とを前記質問データに含めた入力データを前記大規模言語モデルに入力して当該質問データに対する回答データ前記大規模言語モデルからを取得し、当該回答データを表示部に表示させる制御手順と
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習の技術の進歩は著しく、大量の情報を用いて汎用的に学習して生成されたいわゆる大規模言語モデル（Large Language Models）を用いて、ユーザの問い合わせに対する回答を生成するようなサービス等も提供され始めている（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
「ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＣｏｍｍａｎｄｉｎｇｖｉａＰｒｏｇｒａｍＳｙｎｔｈｅｓｉｓ」、［online］、［令和５年７月４日検索］、インターネット（URL: https://arxiv.org/abs/2306.03460）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来技術では、大規模言語モデルを利用して質問データに対する回答データを取得することが可能である。しかし、大規模言語モデルは、汎用的な学習データにより学習を行ったモデルであるため、いわゆる社内用語や専門用語、最新の用語等は未学習であることが多い。そのため、問い合わせの中に未知の単語や用語等が含まれていると極端に回答の精度が劣化するおそれもある。
【０００５】
本発明は、大規模言語モデルを利用して質問データに対する回答データを取得する場合に、その回答データの質を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、大規模言語モデルに入力された質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得することが可能な情報処理装置であって、前記大規模言語モデルにおいて所定の文字列に関する知識が一定の基準に到達しているか否かを示す判定情報と当該文字列と当該文字列の説明情報とを関連付けて保持するデータベースにおいて、前記質問データに含まれる文字列のうちから、前記基準に到達していない判定情報が関連付けられている第１文字列を抽出する抽出部と、前記第１文字列と前記第１文字列に関連付けられている前記説明情報とを前記質問データに含めた入力データを前記大規模言語モデルに入力して当該質問データに対する回答データを前記大規模言語モデルから取得する制御部とを備える情報処理装置、その各処理を含む情報処理方法、及び、その各処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、大規模言語モデルを利用して質問データに対する回答データを取得する場合に、その回答データの質を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成する管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成する管理サーバ、ユーザ端末、言語モデルサーバの機能的構成の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムにかかる事前知識の内容の一例を説明するためのイメージ図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムにかかる事前知識の階層化構造の一例を説明するためのイメージ図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成するユーザ端末に表示される画像の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成する管理サーバに表示される画像の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成するユーザ端末に表示される画像の一例であり、図６の例とは異なる例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成する管理サーバにおいて、事前知識の確認時に実行される各種処理の流れの一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムを構成する管理サーバ、ユーザ端末、言語モデルサーバにおいて、問い合わせ又はリクエスト時に実行される各種処理の流れの一例を示す図である。
業務知識ＤＢ及び事前知識ＤＢの構成例を示す図である。
ＬＬＭが既知か未知かを判定する判定例を示す図である。
ＬＬＭが既知か未知かを判定する判定例を示す図である。
既知未知判定処理の一例を示すフローチャートである。
用語集の各用語に関するナレッジグラフを作成する流れを示す図である。
用語集の各用語に関するナレッジグラフを作成する流れを示す図である。
ナレッジグラフを表示する場合の表示例を示す図である。
用語集の各用語に関するナレッジグラフを作成する流れを示す図である。
用語集の各用語に関するナレッジグラフを作成する流れを示す図である。
ナレッジグラフを表示する場合の表示例を示す図である。
事前知識生成処理の一例を示すフローチャートである。
質問に対する回答を出力する場合の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１０】
［情報処理システムの構成例］
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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