文献から有機合成手順を自動抽出するために、ルールベースの手法や生成系大規模言語モデル（GLLM）を用いた方法が提案されている。しかし、自動抽出の結果が正しいとは限らないため、再現性や安全性の観点から、専門家による結果の確認と修正作業は必要不可欠である。本稿では、我々が提案した、専門家による確認と修正作業を支援するための枠組みについて紹介する。本枠組みでは、意味役割を用いた有機合成手順のアノテーションを行うことで視覚的に確認作業を支援し、ルールベースとGLLMベースの2種類の性質の異なるシステムの出力を候補として提示することで修正作業を支援する。

特許文書や論文などの文献に記述されている有機合成手順を再現可能なレベルで構造化することは、その手順を再利用するために重要である。例えば、自動合成ロボットに構造化された手順を与えて有機合成を行うことが可能となり、効率や再現性が向上するだけでなく、訓練を積んでいない専門家以外でも実験を行うことができる。このような手順を表現するために、chemicaldescriptionlanguage（𝜒DL、以下XDLと記載）というXML形式で記述された言語が提案されている[1]。XDLでは、自動合成ロボットによる自動実験が可能なレベルの詳細な情報を記述することが可能であり、実際にXDLを元に自動実験を行なった例が報告されている[1,2,3]。専門家により文献の有機合成手順をXDLに変換するという作業は、多くの時間と高いコストがかかる。そのため、ルールベースの情報抽出システム[1]や、生成系大規模言語モデル（GLLM）ベースの情報抽出システム[2]が提案されている。しかし、情報抽出の結果が正しいとは限らないため、再現性や安全性の観点から、専門家によるその結果の編集作業が必要不可欠である。本稿では、専門家による編集作業を支援するために我々が提案した枠組み[4]について紹介する。1）本枠組みでは、テキスト中の手順を表す部分について意味役割を用いてアノテーションすることで、有機合成手順に関する記述を確認することを支援する。さらに、アノテーション結果を用いたルールベースの自動変換手法の出力と、GLLMベースの手法による出力を専門家に提示し、どちらかに誤りや不十分な点があった時にもう一方を参照することを可能とすることで、修正作業を支援する。