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LLM、皮肉理解の鍵は意図推論と役割分担

2026.01.04
推論・思考(論理推論、Chain-of-Thought、数学的推論、問題解決)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

関西大学、滋賀大学、東京大学の研究者らによると、 LLMが皮肉に気づく際に最も重要なのは「言葉と状況の矛盾」ではなく「話者が何を意図しているか」の推論である。とのこと。

また、「これは皮肉?」とストレートに聞くよりも、役割分担させた方がうまくいくそうです。

「言葉の表面的な意味を読み取る係」
「背景状況を推測する係」
「社会的にどう評価されるべきかを判断する係」
「話者の意図を推理する係」
というチームを作り、それぞれの分析結果を最後に統合する方式。

なお、プロンプト技術を駆使してモデルに深く考えさせても、かえって精度が下がる場合があることもわかりました。

そして、表面上は完全にポジティブで矛盾が見えない皮肉は、この手法でも見抜けませんでした。​​​​​​​​​​​​​​​​
皮肉を理解するのはLLMにとって難しい課題であり、ただし工夫次第で精度が上がるということです。

📄 参照論文

World model inspired sarcasm reasoning with large language model agents

著者: Keito Inoshita, Shinnosuke Mizuno

所属: 関西大学, 滋賀大学, 東京大学

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