LLMを利用した古典籍における文字認識誤り訂正

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.