有価証券報告書における表形式データからの情報抽出

大規模言語モデルは表に関する質問応答（TableQuestionAnswering;TQA）にも広く用いられているが，表構造を把握できず誤った回答を生成することがある．本研究では，本課題を解決するためセル情報抽出手法を提案する．提案手法は，言語モデルとTF-IDFによるハイブリッド検索で質問と各セルの類似度を計算し表のヘッダを推定し，最も類似する行と列の交点に位置するセルを抽出する．性能向上のため，1,000件のTQAデータを用い言語モデルを対照学習する．評価実験には，有価証券報告書に関するTQAデータセットを用いる．評価の結果，提案手法を適用したRuri-v3-310mの正解率は74.8%で，GPT-4omini(63.9%)を上回る性能を示した．