大規模言語モデル単体パイプラインによるPDF文献群からの物理モデル自動構築

科学原理に基づく物理モデルを構築するには，文献に散在する変数・数式・仮定などを抽出して組み立てる必要があり，専門知識と人的コストを要する．この過程を効率化するために，大規模言語モデル単体を推論エンジンとして用い，(1)PDF文書からの構造化抽出，(2)文書横断統合，(3)目的に沿うモデル候補構築を一貫して行うパイプラインを提案する．連続槽型反応器に関する3報の論文を対象にGPT-5.2ベースの提案手法を適用した結果，構造化抽出ではF1値0.46，文書横断ではpairwiseF1値0.55，モデル候補構築では正解モデルとの最高一致率BestF1@K=0.55を達成した．