Embedding-based Retrieval with LLM for Effective Agriculture Information Extracting from Unstructured Data
1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- 農業における害虫防除において、害虫の同定が重要な課題です。しかし、農家の多くが正確に害虫を同定することができず、素早く構造化されたデータソースを取得することができません。本研究の学術的背景は、人間の手介入を最小限に抑え、ドキュメントから構造化されたデータを抽出する手段を提供することにあります。
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 本研究の目的は、農業ドキュメントから構造化されたデータを自動的に抽出する方法を提供することです。 具体的には、汎用的な大規模言語モデル（LLM）を用いて、embedding-based retrievalによるテキストリトリーバルとフィルタリング、LLMによる質問応答機能を組み合わせる手法を提案しています。 本研究の独自性と創造性は、従来の方法に比べ、より高い精度を維持しながら、人間の介入を最小限に抑えたデータの抽出方法を提供することにあります。
3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 農業における害虫被害から、自然言語処理、そしてLLMの利用という現実の問題解決に向けた技術の進展が見られます。本研究では、先行研究に加えて、embedding-based retrievalを用いたテキストリトリーバルによるデータ抽出方法を提案しています。
4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
- 本研究では、ドキュメントから構造化されたデータを抽出する手法について提案しました。提案手法では、テキストリトリーバルと質問応答機能を組み合わせることで、より高い精度を維持しながら、人間の介入を最小限に抑えたデータの抽出ができることを示しました。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、従来の方法に比べ、提案手法がより高い精度を示すことを、精度基準とするベンチマークで検証しました。