Text-to-Tableは，テキストからテーブル形式の構造化データを生成するタスクである．大規模言語モデルの導入により生成の網羅性や柔軟性は飛躍的に向上したが，依然として不要な情報の過剰生成や誤った数値を生成するなど，出力品質が安定しないという課題が残っている．本研究では，構造的整合性を保つための効用関数を用いた最小ベイズリスク復号に基づくテーブル生成法TableMBRを提案する．Rotowireデータセットを用いた実験の結果，TableMBRは既存手法を上回る性能を示し，F1スコアで最大12%の改善を達成した．・・・・・・

Text-to-Tableは自然言語で書かれた入力テキストから，構造化されたテーブルを生成するタスクである．大規模言語モデル（largelanguagemodel;LLM）の登場により，行・列ヘッダといったテーブルの骨格であるスキーマの生成を含めた，柔軟なテーブル生成が可能になりつつある[1,2,3]．一方，正しい行・列ヘッダを必要な数だけ生成し，それらに対して適切なセル値を生成するといった，構造的整合性の担保に課題がある．Map&Make[3]は，テーブル生成をスキーマの生成とセル値の生成に分け，スキーマを確定してから各セル値を生成することで，既存手法より優れた精度を達成した．しかし，Map&Makeにはテーブル全体の構造的整合性を明示的に保つ機構がないため，余分な列の追加や数値の誤りが含まれるなど，未だ出力品質が安定しない．機械翻訳などのテキスト生成タスクにおいては，期待効用を最大化することで誤りの少ない高品質なテキストを生成する最小ベイズリスク（minimumBayesrisk;MBR）復号が提案されている[4,5]．MBR復号は，複数の出力仮説を生成し，自動評価指標などを効用関数として各仮説の期待効用を推定し，こ1.仮説⽣成Texttable3table13.MBRによる選択table2table3tablen・・・⽣成テーブル構造の整合性を評価LLMtable2⾏ヘッダに関して⽐較