論文の概要: TextMine: LLM-Powered Knowledge Extraction for Humanitarian Mine Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15098v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 15:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.31737
• Title: TextMine: LLM-Powered Knowledge Extraction for Humanitarian Mine Action
• Title（参考訳）: TextMine: LLMを利用した人道的地雷活動のための知識抽出
• Authors: Chenyue Zhou, Gürkan Solmaz, Flavio Cirillo, Kiril Gashteovski, Jonathan Fürst,
• Abstract要約: TextMineは、構造化されていないレポートから知識トリプルを抽出するためのオントロジー誘導パイプラインである。 ドキュメントチャンキング、ドメイン認識プロンプト、トリプル抽出、および参照ベースとLCM-as-a-Judgeの評価を統合している。 TextMineはグローバルデマイニングの取り組みや他のドメインに適応し、構造化されていないデータを構造化された知識に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.990484801014005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humanitarian Mine Action has generated extensive best-practice knowledge, but much remains locked in unstructured reports. We introduce TextMine, an ontology-guided pipeline that uses Large Language Models to extract knowledge triples from HMA texts. TextMine integrates document chunking, domain-aware prompting, triple extraction, and both reference-based and LLM-as-a-Judge evaluation. We also create the first HMA ontology and a curated dataset of real-world demining reports. Experiments show ontology-aligned prompts boost extraction accuracy by 44.2%, cut hallucinations by 22.5%, and improve format conformance by 20.9% over baselines. While validated on Cambodian reports, TextMine can adapt to global demining efforts or other domains, transforming unstructured data into structured knowledge.
• Abstract（参考訳）: 人道的な鉱山活動は、幅広いベストプラクティスの知識を生み出してきたが、多くは構造化されていない報告に閉じ込められている。 我々は,大規模言語モデルを用いてHMAテキストから知識トリプルを抽出するオントロジー誘導パイプラインであるTextMineを紹介する。 TextMineは、ドキュメントチャンキング、ドメイン認識プロンプト、トリプル抽出、参照ベースとLCM-as-a-Judge評価の両方を統合している。 また、HMAオントロジーと、実世界の採鉱レポートのキュレートされたデータセットも作成します。 実験では、オントロジーの整列によって抽出精度が44.2%向上し、幻覚が22.5%低下し、フォーマット適合性が20.9%向上した。 カンボジアのレポートで検証されているが、TextMineは世界のマイニング活動や他のドメインに適応し、構造化されていないデータを構造化された知識に変換することができる。

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