NTCIR-19DAGRI:農業分野のマルチモーダル情報抽出・質問応答タスクの提案

分野特有の知識の転移や適応，専門知識に基づいた農業分野のAI技術活用の妨げとなっている要因モデルの構築が求められている[3,5,6]．現在，公の1つである機械が解釈しにくい複雑な表組や図的研究機関やJA等が作成・公開する技術文書は農表を多用する文書への解析技術の確立を目指し，農業普及の貴重な資源となっている．しかしこれらの業経営指標および作物生産にあたる年間農作業に文書の多くは機械可読な形式ではなく，農業分野に関するデータを対象に情報抽出・構造化及び質問おけるAI活用の大きな障壁となっている．特に注応答を行うタスクを提案する．提案するタスクは，目すべきは，作物別に整理されPDF形式で公開さNTCIR-19のパイロットタスクであるDataAnalyticsれている「標準農業技術文書」である．これらの文foraGRiculturalInformation(DAGRI)1）にて，コンペ書は人間には易しく読めるが，機械が解釈しにくいティションとして開催する．DAGRIは3つのサブ複雑な表組や図表を多く含んでおり，AI活用におタスクから構成されており，各タスクの概要と内在ける有用性を制限している．この問題に対処するたしている技術的な課題点について述べる．め，本研究では農業文書に含まれる図表などの複雑なデータを解析し，機械可読な形式へ変換すること