本研究では，古典籍の光学的文字認識（OpticalCharacterRecognition：OCR）結果に含まれる文字認識誤りの訂正を目的とし，誤り箇所の検出と検出された誤り箇所の修正から成る2段階モデルで古典籍の誤り訂正を行う.また、古典籍コーパスによるLLMの追加学習を行い性能の変化を検証する.実験では2段階モデルの学習・評価を国文学研究資料館から提供を受けたOCR結果と人手による文字起こしデータをタスクの学習に用い、LLMの追加学習には小学館コーパスを用いた.モデルはGPT-4ominiを使用し学習は全てファインチューニングにより行った.その結果，2段階モデルは誤り修正だけを行う1段階モデルと比べ性能が向上し、誤り箇所の検出の効果を確認できた.しかし、古典籍によるLLMの追加学習を行うと、誤り修正の性能が低下することが分かった.

歴史的資料のデジタルアーカイブにおいて光学的文字認識（OpticalCharacterRecognition：OCR）は不可欠だが，手書き文字のばらつきやくずし字・変体仮名等により誤りが発生し，検索・校訂・翻刻など後段の作業コストを大きく増加させる.一方，現代語における文字認識誤り訂正の手法として誤り箇所推定と誤り訂正を組み合わせた2段階モデルが一定の効果を示している[1]．2段階モデルではまず誤り検出モデルを学習し、これを用いて誤り個所の推定を行う.次に、入力テキストに誤り箇所を示すタグを付与することで訂正が必要な箇所を明確化し，推定された誤り箇所のみを誤り訂正モデルで訂正する．このアプローチにより，文脈を考慮しつつ不要な訂正を抑えた効率的な文字認識誤り訂正が可能となる.そこで,本研究では2段階モデルを古典籍における文字認識誤り訂正の手法として用いる.既存のLLMの日本語事前学習は現代日本語が中心であると考えられる．そこで本研究では2段階モデルによるアプローチに加え古典籍コーパスを用いた次単語予測タスクによる追加学習を行うことで古典籍に対する言語理解を促進し、更なる性能の向上を試みる．