大規模言語モデルを用いた発掘調査報告書からの考古学情報抽出

遺跡の発掘調査後に作成される発掘調査報告書には、出土した遺物や遺構をはじめとする重要な考古学情報が含まれている。しかし、全国の発掘調査報告書を合算すると、その数は膨大であり、人手で全てを読み解くことは困難である。そこで本研究では、発掘調査報告書から自動的に考古学情報に関する記述（出土した遺物や遺構、それらの時代や数など）を抽出する手法を検討した。まず、奈良文化財研究所が公開している発掘調査報告書のPDFを対象に、考古学情報と判断される表現に対して人手でアノテーションを施し、評価データセットを構築した。構築したデータセットに対して、ChatGPTを利用して考古学表現の抽出し、その性能を評価した。精度(Precision)が17％前後、再現率(Recall)が30％程度という結果となり、まだ改善の余地が大きいことが明らかになった。