本研究は,村田ら[1]の単語ベクトルとクラスタリングを用いた表生成と,ChatGPTを利用した表生成の精度を比較した.実験では,人手で作成した正解として定義した表との比較評価において,村田らの先行研究とChatGPTを利用した手法のF値が0.61と0.64であり,同程度の性能であった.また,正解のラベル(列の項目名)を用いて表を作成し場合の精度はF値で0.78となった.

近年,Web上のテキストデータの構造化や,情報抽出に関する様々な手法[2][3]が提案されている.その一環として,本研究では関連した文章から項目ごとに情報を整理することで表の作成を行う.一般的に要約は,長文から情報の取捨選択をし,それ以外の情報を捨てることになる.しかし,捨てられた情報の中にも場合によっては必要な情報となる場合もある.そこで,情報の取捨選択ではなく項目ごとに整理することで,もとの文章の情報量を維持しつつ,読み手は項目に注目することで素早く必要な情報を取得できる.そこで図1の文章を,表1のように重要情報を自動で抽出し表の形で整理することで,人手で文章を読む労力を減らし,可読性と利便性の向上をはかる.村田ら[1]の研究では表データの学習なしで文章をベクトル化しクラスタリングを行うことで表を作成していた.また,類似の研究として,赤野ら[4]の研究では単語を抜き出し,単語単位での表生成を行っているほか,村田ら[5][6]の研究では,ChatGPTと表生成技術を用いて,株価記事に対する分析を行っている.本研究は,この表生成の手法をChatGPTに置き換え,既存の手法との精度を比較する.本研究の主な主張は以下の2点である.一つ目に,この実験で用意した基準となる表との比較評価において,先行研究とChatGPTを利用した手法のF値が0.61と0.64であり,同程度の性能であった.二つ目に,文の分類精度のみに着目し,正解のラベルで表を作成し場合の精度はF値で0.78となった.身長最高位文章1身長183cm,体重191kg最高位は東十両12枚目文章2身長175cm,体重130kg,血液型はO型最高位は西幕下2枚目文章3現役時代の体格は身長179cm,体重149kg,血液型はAB型最高位は東幕下4枚目