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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 10:20 LLMを用いた暗黙前提変化の検出 ○藤村 考（大妻女子大）  LOIS2025-66 |
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| 抄録 | （和） | 説明的な発話や講義においては，話題が連続していても理解に必要な前提知識が暗黙のうちに切り替わることで，聞き手の理解が突然困難になる場合がある．このような暗黙前提変化(Unspoken Context Change)は，従来の話題変化検出や意味的類似度に基づく分析では捉えにくい．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて，説明的発話に内在する暗黙前提変化を検出する2つの手法を提案する．1つは発話単位のLLM埋め込みベクトルを時系列的に分析することで，話題の連続性を保ったまま前提要求が変化する箇所を定量的に捉える方法であり，もう1つは，プロンプトエンジニアリングでLLMを直接用いて推論する方法である．これらの方法を実装し，講義動画の字幕テキストを対象とした実験を行い，暗黙前提変化を検出できることを示した．これらは将来，対面やライブオンラインでの講義において有用な講演者支援ツールとなりうる． |
| （英） | In explanatory speech and lectures, listeners may suddenly experience difficulty in understanding when the prerequisite knowledge required for comprehension shifts implicitly, even though the topic itself remains continuous. Such Unspoken Context Change—implicit shifts in assumed prerequisites—is difficult to capture using conventional topic change detection or analyses based solely on semantic similarity. In this study, we propose two approaches for detecting unspoken context change in explanatory speech using large language models (LLMs). The first approach quantitatively identifies points where prerequisite demands change while topical continuity is preserved by analyzing utterance-level LLM embedding vectors over time. The second approach directly infers unspoken context change through prompt-based reasoning with an LLM. We implement both approaches and conduct experiments on subtitle transcripts of lecture videos, demonstrating that unspoken context change can be detected from explanatory speech. These methods have the potential to serve as speaker-support tools in future face-to-face and live online lectures. | |
| キーワード | （和） | LLM / 埋め込みモデル / テキストマイニング / 学習教材 / 暗黙前提変化 / / / |
| （英） | LLM / embedding model / text mining / lecture text / unspoken context change / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 375, LOIS2025-66, pp. 102-107, 2026年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2025-66 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2025-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-03 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（沖縄・石垣島） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2026-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LLMを用いた暗黙前提変化の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unspoken Context Change: Detecting Implicit Prerequisite Shifts in Lecture Texts |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LLM / LLM |
| キーワード(2)（和/英） | 埋め込みモデル / embedding model |
| キーワード(3)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| キーワード(4)（和/英） | 学習教材 / lecture text |
| キーワード(5)（和/英） | 暗黙前提変化 / unspoken context change |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤村 考 / Ko Fujimura / フジムラ コウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大妻女子大学 (略称： 大妻女子大) Otsuma Women's University (略称： Otsuma Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2025-66 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.375 |
| ページ範囲 | pp.102-107 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (LOIS) |
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