大規模言語モデルを用いたFew-ShotプロンプティングによるJ-REITの投資物件に関する表構造認識

本研究では，J-REITの投資物件に関する表から情報を抽出するために，HTML形式の表をJSON形式の構造化データに変換する手法として，大規模言語モデルを用いたFew-Shotプロンプティングに基づく手法を提案する．実験の結果，既存のZero-Shotプロンプティングに基づく手法よりも大幅に精度が向上することを示した．特に，同一のJ-REITの表をサンプルとした場合，変換精度は98.70%に達し，実務への応用可能性を示唆する．