講演情報
[1K5-GS-3c-03]Assumption Lens Framework：LLM/VLM行動注釈における暗黙前提の写像と整合性検証
〇山縣 友紀1、稲葉 優太1、小松 輝久1、大浪 修一1、桝屋 啓志1 (1. 理化学研究所)
キーワード：
オントロジー、LLM、アノテーション、行動解析
LLM/VLMによる動画行動注釈は実用化が進む一方，同一データに対しモデル間で異なる解釈シナリオが生成される課題がある．本稿では，出力に含まれる「観測事実」と「解釈」の境界曖昧性に着目する．この不一致を，事実と解釈語彙を結びつける暗黙的前提（Assumption）の差異としてオントロジー工学的アプローチにより構造化し，モデルの特性を前提空間へ写像・比較可能にするAssumption Lens Frameworkを提案する．マウス動画から抽出したストーリーボードに対する複数モデルの比較実験を通じ，本手法がアノテーションの解釈差を整合的に説明でき，将来的な再注釈制御へ接続可能であることを示す．