画像とテキストからの手順オントロジーの自動構築

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一般にオントロジーの人手による構築は非常にコストがかかる。このため、テキストデータベースからオントロジーを自動的に構築する様々な手法が提案されてきた。しかし、手順に関する知識を体系化する試みは、これまでにほとんどなかった。本研究では、手順オントロジーの自動構築手法を提案する。まず、大規模言語モデルを用いて特許中にあるフローチャート画像と要約からグラフ形式で手順情報を抽出し、次に、複数の関連特許から抽出されたグラフのノードを統合・整理することで手順オントロジーを自動構築する。

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