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

発掘調査報告書には、遺跡の発掘調査によって得られた成果や情報が詳細にまとめられている。例えば、調査の経緯、遺跡の位置や環境、発見された遺構や出土品、分析結果、そしてそれらに基づく考察などが含まれる。これらは、地域の図書館や博物館などで閲覧可能である。また、奈良文化財研究所の全国遺跡報告総覧1）では、全国の多くの報告書がPDF化され、一般に公開されている。こうした発掘調査報告書は膨大な量にのぼり、人力で読み切るのは困難な状態にある。推計では、その数は10万件弱に達するとされる[1]。また、発掘調査報告書自体も専門的な記述に終始しており、内容の把握が容易ではない。発掘調1）https://sitereports.nabunken.go.jp/ja発掘調査報告書PDFOCRでテキスト化報告書の本文調査で検出された遺構は、竪穴住居7棟、土坑2基である。出土遺物の年代観から、これらは弥生後期のものと考えられる。入力大規模言語モデル出力抽出結果[遺構,竪穴住居],[数,7棟],[遺構,土坑],[数,2基],[時代,弥生後期]査報告書から出土した遺物や遺構、その数、時代といった考古学的に重要な情報（以降、「考古学情報」と呼ぶ）を自動抽出し、機械可読な形式に構造化できれば、計算機を用いたより高度な分析や応用への道が拓ける。本研究では、その最初のステップとして、遺物や遺構といった考古学情報を発掘調査報告書から自動抽出することを目指す。我々はまず、奈良文化財研究所から公開されている発掘調査報.告書を対象とし、各調査報告書に記載された考古学情報に関する表現に人手でアノテーションを施して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（GPT-4oおよびGPT-4o-mini）2）の抽出精度を評価した。その結果、いずれのモデルにおいても精度(Precision)が17％前後、再現率(Recall)が30％程度という結果が得られ、まだ改善の余地が大きいことが明らかになった。