[3Win5] Poster session 3

[3Win5-72] A Binary Classification Approach for Identifying Answer-Evidence Table Cells in QA Tasks on Securities Reports

〇Ryota Mizushima¹, Yuki Fujita¹, Hokuto Ototake¹ (1.Fukuoka University)

Keywords:Securities Reports, Table Structure Analysis, Binary Classification

本論文では、有価証券報告書の内容に関するQAタスクにおいて、回答の根拠となる表セルを特定して提示する手法を提案する。提案手法は表を行と列に分割し、質問と各行列を入出力とする二値分類モデルを作成した。各行列の分類結果のスコア値を確信度とみなして確信度の高いスコアを用いて表セルの位置を特定した。また、セル内の値に関する表記揺れをT5で補正することで、回答精度を高めた。実験の結果、90%程度の高い精度でセルの特定ができ、88%の精度でセルの値の表記揺れを修正し質問文に適した回答を行うことができた。また、入れ子構造で同じ内容を複数持つ表では誤りが多い傾向が明らかになった。