論文の概要: From PDFs to Structured Data: Utilizing LLM Analysis in Sports Database Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17619v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 07:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:11.200939
• Title: From PDFs to Structured Data: Utilizing LLM Analysis in Sports Database Management
• Title（参考訳）: PDFから構造化データへ:スポーツデータベース管理におけるLCM分析の利用
• Authors: Juhani Merilehto,
• Abstract要約: 本研究では,PDF文書から構造化形式への半構造化データ処理におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。 我々は,OpenAI の GPT-4 と Anthropic の Claude 3 Opus モデルを用いたAI 支援手法を開発し,評価した。 このシステムは自動処理で90%の成功率に達し、エラーのない72ファイル中65ファイルの処理に成功し、7900行以上のデータを変換した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study investigates the effectiveness of Large Language Models (LLMs) in processing semi-structured data from PDF documents into structured formats, specifically examining their application in updating the Finnish Sports Clubs Database. Through action research methodology, we developed and evaluated an AI-assisted approach utilizing OpenAI's GPT-4 and Anthropic's Claude 3 Opus models to process data from 72 sports federation membership reports. The system achieved a 90% success rate in automated processing, successfully handling 65 of 72 files without errors and converting over 7,900 rows of data. While the initial development time was comparable to traditional manual processing (three months), the implemented system shows potential for reducing future processing time by approximately 90%. Key challenges included handling multilingual content, processing multi-page datasets, and managing extraneous information. The findings suggest that while LLMs demonstrate significant potential for automating semi-structured data processing tasks, optimal results are achieved through a hybrid approach combining AI automation with selective human oversight. This research contributes to the growing body of literature on practical LLM applications in organizational data management and provides insights into the transformation of traditional data processing workflows.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,PDF文書から構造化形式への半構造化データ処理におけるLarge Language Models (LLMs) の有効性について検討し,特にフィンランドスポーツクラブデータベースの更新における応用について検討した。 動作研究手法を用いて,OpenAIのGPT-4とAnthropicのClaude 3 Opusモデルを用いて,72のスポーツフェデレーションメンバーシップレポートからのデータ処理を行うAI支援アプローチを開発し,評価した。 このシステムは自動処理で90%の成功率に達し、エラーのない72ファイル中65ファイルの処理に成功し、7900行以上のデータを変換した。 最初の開発時間は従来の手作業の処理(3ヶ月)に匹敵するが、実装されたシステムは将来の処理時間を約90%削減する可能性を示している。 主な課題は、多言語コンテンツの処理、マルチページデータセットの処理、外部情報の管理だった。 この結果は,LLMが半構造化データ処理タスクの自動化に有意な可能性を示唆する一方で,AI自動化と選択的人間の監視を組み合わせたハイブリッドアプローチによって最適な結果が得られることを示唆している。 本研究は、組織データ管理における実用LLMアプリケーションに関する文献の増大に寄与し、従来のデータ処理ワークフローの変容に関する洞察を提供する。

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