本論文では、アスペクトべースセンチメント分析(ABSA)による文章分類と、大規模言語モデル(LLM)による生成要約を組み合わせたモデルを提案する。具体的には、ABSAの結果を用いてレビュー文をアスペクトカテゴリとセンチメントに分類し、それら分類された各グループに対して要約を生成する。要約を生成する際には、LLMに対して要約の観点に沿ったプロンプトを入力し、要約の出力を得る。このモデルの評価のために、Semeval2016レストランデータセットを用いて、要約が元の入力文に含まれるアスペクトやセンチメントに適合しているかの評価をChatGPTとLlama2で行い、どのようなプロンプトがアスペクトに適合した要約の生成に有効かを検証する。