## 要約：
大学電子工学科用のチャットボットを開発し、1,203の質疑対話ペアでBERTを微調整。結果は知識抽出と仮説形成の改善を示し、教育領域向け基盤モデルの実現可能性を証明。
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## 翻訳：
大学の電子工学科向けにチャットボットを開発しました。为此、大学の科目書から1,203ペアの質疑答案を作成し、PyTorchを使用してBERTを微調整しました。評価結果は正確一致度とF1スコアで示され、知識抽出と仮説形成の改善が確認されました。これにより、医療や科学文献向けのBioBERTやSciBERTのような学問領域特定のBERT変種が存在する一方で、大学教科書向けの基盤モデルはまだ開発されていませんでしたが、当研究はこのギャップを埋めることを示しました。つまり、学術質疑答案ペアを使用してBERTを微調整することで効果的な結果を得られることを証明し、最初の大学向け特定領域質疑応答モデルのスケーリング可能性と自主型教育知識システムの実現に向けた可能性を示しました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.05179)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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