Money Forward Lab、質問応答システムにおけるテーブルからの情報抽出手法/Table Retrievalに関する論文が自然言語処理分野の国際会議「LREC-COLING 2024」に採択

[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/8962/1247/8962-1247-09b03a9ab97cb024c7c0f639d4b5b6e7-1198x629.jpg?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]株式会社マネーフォワードは、当社の研究開発組織Money Forward Labのメンバーによる論文が、自然言語処理分野の国際会議「LREC-COLING 2024」に採択されたことをお知らせします。「LREC-COLING」は、言語資源に関する主要国際会議「LREC」と自然言語処理分野における最も著名な国際会議のひとつである「COLING」の合同会議です。今回採択された論文は、質問応答システムにおけるデータテーブルからの情報抽出（Table Retrieval）の新しい手法を示したもので、2024年5月にイタリア・トリノで開催される「LREC-COLING 2024」で、本論文に関する発表を行う予定です。■採択された論文について論文タイトル ："Sub-Table Rescorer for Table Question Answering"著者：小島淳嗣URL：https://lrec-coling-2024.org/list-of-accepted-papers/ Submission ID: 185＜概要＞自然言語で表現された質問に対して適切な回答をするシステムの１つとして、テーブル質問応答システムがありますが、従来のこのシステムでは、回答に使うテーブルが長すぎる場合、一部が切り捨てられ参照されず、回答の正確性が低下するという課題がありました。そこで今回、Sub Table Rescorer と呼ばれる新しい手法を考案しました。この手法では、まず長いテーブルを小さな「サブテーブル」に分割します。そして、質問内容と各サブテーブルの関連性を計算し、関連が高いサブテーブルを優先的に使うことで、より適切な回答を導き出せるようになりました。実際に WikiTableQuestions データセット※でテストしたところ、従来の手法に比べて最大6.3%、正しい回答を返す確率が上昇しました。※自然言語処理分野で使用されるデータセットの1つ。質疑応答システムの性能評価に使用される。■Money Forward Labについて Money Forward Labは、「お金のメカニズムを解き明かすことで、人生に笑顔と驚きを。」をミッションとして、テクノロジーとデータを駆使した研究開発に取り組んでいます。現在は、企業のバックオフィスが抱える可能性がある将来の課題を予測し、それを解決するためのアクションを実行・提案する「Autonomous BackOffice」（オートノマス・バックオフィス：バックオフィスの自律化）実現のための研究開発に注力しています。 ＜主な研究内容＞・大規模言語モデルのドメイン最適化・信用リスク分析・金融行動分析■株式会社マネーフォワードについて名称 ：株式会社マネーフォワード所在地 ：東京都港区芝浦 3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F代表者 ：代表取締役社長CEO 辻庸介設立 ：2012年5月事業内容：PFMサービスおよびクラウドサービスの開発・提供URL ：https://corp.moneyforward.com/主要サービス：お金の見える化サービス『マネーフォワード ME』 https://moneyforward.com/meバックオフィスSaaS『マネーフォワード クラウド』 https://biz.moneyforward.com/＊記載されている会社名および商品・製品・サービス名（ロゴマーク等を含む）は、各社の商標または各権利者の登録商標です。企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001247.000008962.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp