LLMを利用した古典籍における文字認識誤り訂正

歴史的資料のデジタルアーカイブにおいて光学的文字認識（OpticalCharacterRecognition：OCR）は不可欠だが，手書き文字のばらつきやくずし字・変体仮名等により誤りが発生し，検索・校訂・翻刻など後段の作業コストを大きく増加させる.一方，現代語における文字認識誤り訂正の手法として誤り箇所推定と誤り訂正を組み合わせた2段階モデルが一定の効果を示している[1]．2段階モデルではまず誤り検出モデルを学習し、これを用いて誤り個所の推定を行う.次に、入力テキストに誤り箇所を示すタグを付与することで訂正が必要な箇所を明確化し，推定された誤り箇所のみを誤り訂正モデルで訂正する．このアプローチにより，文脈を考慮しつつ不要な訂正を抑えた効率的な文字認識誤り訂正が可能となる.そこで,本研究では2段階モデルを古典籍における文字認識誤り訂正の手法として用いる.既存のLLMの日本語事前学習は現代日本語が中心であると考えられる．そこで本研究では2段階モデルによるアプローチに加え古典籍コーパスを用いた次単語予測タスクによる追加学習を行うことで古典籍に対する言語理解を促進し、更なる性能の向上を試みる．