日本語金融ドメインにおける大規模言語モデルの原因・結果表現抽出能力強化

金融文書からの原因・結果表現抽出は投資判断などに有用だが，大規模言語モデル（LLM）を用いた手法では過抽出による精度の低下，ルールベース手法は再現率の低さが課題となっている．本論文では，既存のルールベース手法のアルゴリズムを自然言語で記述し，LLMを実行器として用いる手法を提案する．決算短信を用いた評価実験の結果，適切な粒度のアルゴリズムの提示により，意味的一致評価において，提案手法は主要モデル（GPT-5，Gemini2.5Pro，gpt-oss-120b）を含む全8モデル中5モデルで，ゼロショット抽出および既存ルールベース手法を同時に上回るF1スコアを達成した．