燃料電池に関する情報抽出への専門知識導入に向けた検討

本稿では，燃料電池に関する文献からの情報抽出において，専門知識を導入する方法について述べる．近年，LLMの性能が向上し，情報抽出もLLMによって実現できるようになってきているが，関係抽出に関するコーパスに関して，用語と関係を抽出する性能は従来のBERT等をベースとした特化モデルの方が高い性能が得られる．そこで本稿では，RetrieverとReaderからなる情報抽出モデルRelikのRetriever部分をLLMにより実現することで，両者の利点を利用することを検討する．現在，複雑なRelikモデルに対するチューニングが不十分なため十分なスコアは出ていないが，実験によりデータを制限したケースでは従来手法よりも高い性能が得られることを示す．