Domain Knowledge Graph Construction Via A Simple Checker

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1. 本研究の学術的背景は、大規模な言語モデルの利用可能性が増している中、半導体チップ設計企業がこれらの技術を活用することへの関心が高まっていることです。企業が新たな方法論を導入する際には、機密性とスケーラビリティの2つの重要な考慮点があります。この文脈で、本研究はハードウェア設計のドメインテキストから知識グラフを構築する問題に取り組んでいます。具体的な「問い」は、大規模な言語モデルであるGPT3.5のパワーを活用し、ドメイン専門家の背景知識の蒸留が問題の本質であるということを示す方法は何か、ということです。

2. 本研究の目的は、大規模な言語モデルを利用して知識グラフを構築する実現可能性を調査することです。その独自性と創造性は、専用環境での大規模な言語モデルの使用、そして知識グラフの構築プロセスを反復的な方法で行う能力にあります。

3. 本研究の着想は、半導体チップ設計企業が技術を内部利用のためにライセンスし、さまざまな応用を探求するモチベーションが大規模な言語モデルのリリースによって高まったという事実から来ています。この分野の国内外の研究動向との関連性としては、専門的な知識の蓄積と共有を改善するための方法を常に探求する必要性があります。

4. この研究では、RISC-Vの非特権ISA仕様を例に、大規模な言語モデルGPT3.5を使って知識グラフの構築をどのように行うかを実証しました。RISC-V ISA仕様から取り出した段落を入力とし、出力はRDF TTL形式で表示されます。

5. 本研究の有効性は、入力段落の情報がRDF TTL形式で適切に反映しているかどうかを確認することで検証しました。特に、「SLTIUは似ている」と表されている部分がFact 1とFact 2の間でどのように反映されているかが示されています。