[1H3-OS-40] ヒューマン・イン・ザ・ループAI

14:10 〜 14:25

[1H3-OS-40-03] マルチエージェント判定フレームワークによるLLM生成タグを用いた系列推薦の改善

〇張 子凡¹、森 純一郎¹ (1. 東京大学)

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キーワード：

情報推薦、大規模言語モデル、LLM-as-a-judge

ユーザのアイテム系列から次のアイテムを予測する系列推薦モデルにおいて，従来はアイテムの疎なメタデータに依存し，アイテムの意味的な汎化に限界があった。本研究では，各アイテムに対してLLMにより意味的なタグを生成し，さらにLLMs-as-Judgesでそれらを精緻化する枠組みを提案する。提案する枠組みにおいては、正確性・関連性・多様性・有用性といった観点で評価する複数の判定エージェントの結果を統合し，アイテムを表現する高品質なタグを選択する。MovieLens 20Mデータセットを用いた実験において，提案手法が推薦性能を向上させることを明らかにした。