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J-GLOBAL ID：202402226594937861   整理番号：24A0859015

LLM生成コンテンツのSEO観点での品質評価

著者 (3件)： 益子怜 (横浜市大 大学院データサイエンス研究科) ,  木村賢 (サイバーエージェント SEOラボ) ,  越仲孝文 (横浜市大 大学院データサイエンス研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 30th  ページ： ROMBUNNO.A2-3 (WEB ONLY)  発行年： 2024年03月04日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 様々な分野で大規模言語モデル(LLM)の活用が進む中,Webコンテンツ制作におけるLLMの有用性に着目する.検索エンジン最適化(SEO)においてしばしば行われる,ユーザによるコンテンツの主観評価(ユーザ評価)のスキームにならい,LLMが生成するテキストコンテンツを定量評価する.Google検索により収集したコンテンツにユーザ評価ラベルを付与したデータからユーザ評価予測モデルを構築し,いくつかのLLM(GPT-3.5,GPT-4,CyberAgentLM2)が生成したコンテンツの自動ユーザ評価を行った.結果,文字数が比較的少ないLLM生成コンテンツはユーザ評価において不利であるものの,10段階評価で7,8程度という高品質のコンテンツを生成できることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 人工知能 ,  *言語モデル ,  *最適化 ,  検索エンジン ,  *改変
準シソーラス用語： *検索エンジン最適化 ,  生成AI ,  *大規模言語モデル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテンツ ,  SEO ,  観点 ,  品質評価