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アイテム
大規模言語モデルを用いた文書補強とリランキングによる統計データ検索
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003331
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003331afdf7f1d-c65f-45ac-97d3-5aa2e9ccf40c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TOD1803004.pdf (6.5 MB)
2027年7月29日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DBS:会員：¥0, IFAT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-07-29 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | 大規模言語モデルを用いた文書補強とリランキングによる統計データ検索 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Statistical Data Retrieval Using Document Augmentation and Re-ranking with Large Language Models | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | [研究論文] 統計データ検索，メタデータ，文書補強，大規模言語モデル，情報検索 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京都産業大学情報理工学部／現在，京都大学情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京都産業大学情報理工学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Faculty of Information Science and Engineering, Kyoto Sangyo University / Presently with Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Faculty of Information Science and Engineering, Kyoto Sangyo University | ||||||||||
| 著者名 |
黒川,博生
× 黒川,博生
× 宮森,恒
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| 著者名(英) |
Hiroki Kurokawa
× Hiroki Kurokawa
× Hisashi Miyamori
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 統計データは，政府などが保有するオープンデータの一種であり，近年，社会問題となっているフェイクニュースに対処するための事実確認（ファクトチェック）への活用をはじめ，有効活用するためのアドホック検索基盤の重要性が高まっている．しかし，従来の統計データ検索では，データの大部分を占める数値の並びを活用できておらず，十分なランキング性能を達成できていない．そこで，本稿では大規模言語モデルを用いた文書補強とリランキングによる統計データのアドホック検索手法を提案する．提案手法では，まず統計データから抽出された見出し，行ヘッダ，列ヘッダ，値に基づき，その内容説明を大規模言語モデルで生成することでメタデータを補強した文書を作成する．次に，補強された文書を利用してランキングを行い，最後に大規模言語モデルを用いて意味内容の類似に基づくリランキングを行う．実験では，日本語のデータセットを用いて，提案手法と従来手法によるランキング性能を比較評価する． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Statistical data is a kind of open data provided by governments, statistics bureaus, etc. Recently, the importance of ad hoc retrieval infrastructure for effective use of such data has been increasing, including its use for fact-checking to deal with the social problem of fake news. However, conventional statistical data retrieval does not take advantage of the numerical sequence, which constitutes most of the data, and does not achieve sufficient ranking performance. Therefore, in this paper, we propose an ad hoc retrieval method for statistical data based on document augmentation and reranking using large language models. The proposed method first creates documents augmented with metadata based on headings, row names, column names, and values extracted from statistical data and then generates explanations of their contents using a large language model. Next, ranking is performed using the augmented documents, and finally, re-ranking is performed based on the similarity of semantic content using another large language model. In the experiment, we evaluate and compare the ranking performance of the proposed method and conventional method using Japanese dataset. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11464847 | |||||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌データベース（TOD） 巻 18, 号 3, p. 20-34, 発行日 2025-07-29 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1882-7799 | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
