論文の表には実験結果などの重要な情報が含まれるため，表を解析して知識ベースと紐づけるエンティティリンキングは有用な技術と期待されている．このタスクでは表のセルを読解して，それが指す知識ベースのエンティティと紐づけるには，幅広い文脈理解が必要になる．しかしながら，論文の本文からセルの文脈を適切に抽出する必要があるという課題があった．本研究では，大規模言語モデルを活用し，セルの文脈を生成する合成文脈を提案する．このアプローチにより，既存手法よりリンキング精度が5ポイント以上向上することを実証した．また，合成文脈は場合によって論文には記述されていない補助知識も補完されることを明らかにした．

科学技術論文の情報解析は論文検索や読解補助，自動知識ベースの構築など科学を加速させる多くの応用が期待される分野である．特に情報科学技術分野の論文では，実験結果や実験に使用されたデータセット・タスク・評価指標などの重要な情報が論文中の表に記載されるため，表の情報解析が重要視される．そのため情報科学論文の表に記載される情報を知識ベースとリンキングするエンティティリンキング（EL）は有用な技術と期待され，手法やデータセットが提案されている[1,2,3]．S2abEL[3]は，情報科学論文の表に対するELのための大規模な評価データセットである．これは表のセルを入力として，その文字列が意味するPaperwithCode（PwC）のエンティティを出力とするデータセットである．例えば表にTransformerという記述があった場合に，PwC内のTransformerエンティティと紐付けることが正解となる．モデルは本文中ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training知識ベース1IntroductionMethodRACE-mRACE-h手法A55.649.4手法B対象のセル手法B60.250.3手法C62.957.4Linkingセルの文脈リンキング・・・Model・・・4Experimentsや引用文献からTransformerの概念を理解し，知識ベース内を検索する必要がある．しかし，本文中からセルの文脈を抽出することが困難な場合がある．例えば，表のセルに手法の省略された名称のみ記載されるが，本文中にはその手法の正式名称が記載されている場合にそれらが同一のものであるとモデルが判断できない場合がある．また，例えばTransformerはよく知られた手法であるため，本文中にはその説明が記載されていない場合がある．しかし，これらの表のセルに関連する本文の記述の抽出や補助的な情報の追加を人手で行うことは高いコストがかかる．ここで本研究では機械学習モデルを使ったデータ拡張手法の一つである合成データを用いてこの課題を解決することを提案する．特にChatGPT[4]やLLaMa2[5]などの大規模言語モデル（LLM）には高い言語理解能力があり，様々なタスクのためにデータを生成できる．本研究では，LLMを利用して特定のセルに関連する論文中の文脈を抽出したものを合成文脈データと呼ぶ．LLMに論文の本文を与え，リンキングしたい単語を中心に論文の要約を行うことでその単語の文脈を抽出することが可能である．LLMによる合成文脈データを用いることで，提案手法は既存手法と比較して5ポイント以上高い精度を達成した．また合成文脈データとルールベースによる特徴量を比較することで，合成文脈データが文.対象のセルタイトルLLMアブストラクト表のキャプション表に言及する文合成コンテキストテキストマッチした文（本文文脈情報）がLLMに与えられ，対象セルの内容をLLMに説明させることで本文から対象セルに関するコンテキストが抽出される．脈補完・知識の追加といった形でリンキングに必要な情報を効果的に抽出・補完していることを明らかにした．