数学的表現の構造的情報のトークン化手法によるProcessBERTの性能改善

プロセス産業において重要な役割を果たす物理モデルの構築には，文献調査を含めた多大な労力を要する．その労力を削減するために，物理モデルを自動で構築するシステム(AutoPMoB)の実現を目指している．本研究の目的は，AutoPMoBの実現に必要な要素技術として，複数文献間の変数定義の同義性判定手法を開発することである．本研究では，まず，化学プロセス関連の論文約80万報からなるコーパスを作成した．そして，数学的表現の構造的情報を扱う前処理およびトークン化手法を提案し，化学プロセスに特化した言語モデルProcessBERT2022を構築した．ProcessBERT2022は変数同義性判定において，既存モデルを上回り，F1値0.872を達成した．