2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[3Yin2] インタラクティブセッション1

2022年6月16日(木) 11:30 〜 13:10 Y会場 (Event Hall)

[3Yin2-44] 入札説明書からの重要情報抽出及びその可視化手法の提案

〇伊藤 友貴1、中川 駿1,2 (1.三井物産株式会社、2.三井物産スチール株式会社)

キーワード:テキストマイニング、サポートシステム

入札とは,公共機関が業務・物品発注を行う際、発注先の企業を選定するために実施する取組である.ここで,入札への参加には入札説明書を読込む必要があるものの,そのページ数は100を超えることも多くまた読込には専門知識が必要となる.そのため,「入札説明書読込の効率化」は入札参加者にとって需要ある課題と考えられる.そこで,本研究では,入札説明書から重要情報を抽出し,その結果をユーザーにわかりやすい形で可視化し、入札説明書読込の補助を行う機能の開発を目指す.
本目的達成の為,まず実業務に基づき、系列ラベリングに関するデータセットの構築を行う.次に入札説明書からPDF内テーブル表記を活用した系列ラベリング手法 Table Encoder Joint Extraction を提案する.さらに,入札説明書から重要情報を抽出し,その結果を可視化する機能 Important Bidding Phrase Annotator (IBPA) を提案する.
実検証の結果,提案手法がベースライン手法に比べ高い抽出性能であること,またIBPA が入札書類読込関連タスクの達成時間短縮に有効であることが検証できた.

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