論文の概要: ARETE: an R package for Automated REtrieval from TExt with large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04573v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 17:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.53286
• Title: ARETE: an R package for Automated REtrieval from TExt with large language models
• Title（参考訳）: ARETE: 大規模な言語モデルを備えたTExtから自動再検索のためのRパッケージ
• Authors: Vasco V. Branco, Jandó Benedek, Lidia Pivovarova, Luís Correia, Pedro Cardoso,
• Abstract要約: 発生データから種の発生を抽出するマシン・ツー・マシン・アプローチを提案する。 GBIFデータを用いて作成した範囲マップと100種の自動抽出マップを比較し,本手法の有用性を実証した。 新たに抽出されたデータにより、既知の絶滅危惧種をマグニチュードで拡大し、過去に不規則種が発見された新しい地域を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5541644538483946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 1. A hard stop for the implementation of rigorous conservation initiatives is our lack of key species data, especially occurrence data. Furthermore, researchers have to contend with an accelerated speed at which new information must be collected and processed due to anthropogenic activity. Publications ranging from scientific papers to gray literature contain this crucial information but their data are often not machine-readable, requiring extensive human work to be retrieved. 2. We present the ARETE R package, an open-source software aiming to automate data extraction of species occurrences powered by large language models, namely using the chatGPT Application Programming Interface. This R package integrates all steps of the data extraction and validation process, from Optical Character Recognition to detection of outliers and output in tabular format. Furthermore, we validate ARETE through systematic comparison between what is modelled and the work of human annotators. 3. We demonstrate the usefulness of the approach by comparing range maps produced using GBIF data and with those automatically extracted for 100 species of spiders. Newly extracted data allowed to expand the known Extent of Occurrence by a mean three orders of magnitude, revealing new areas where the species were found in the past, which mayhave important implications for spatial conservation planning and extinction risk assessments. 4. ARETE allows faster access to hitherto untapped occurrence data, a potential game changer in projects requiring such data. Researchers will be able to better prioritize resources, manually verifying selected species while maintaining automated extraction for the majority. This workflow also allows predicting available bibliographic data during project planning.
• Abstract（参考訳）: 一 厳格な保全活動の実施の難局は、重要な種データ、特に発生データの欠如である。 さらに研究者は、人為的な活動のために新しい情報を収集し、処理しなければならないスピードを早める必要がある。 科学論文からグレーの文学まで、この重要な情報を含んでいるが、そのデータは機械で読めないことが多く、広範囲の人的作業を回収する必要がある。 本稿では,ARETE Rパッケージについて紹介する。このパッケージは,大規模な言語モデル,すなわちchatGPTアプリケーションプログラミングインタフェースを用いて,種の出現を自動抽出するオープンソースソフトウェアである。 このRパッケージは、光学文字認識から外れ値の検出や表形式での出力に至るまで、データ抽出および検証プロセスのすべてのステップを統合する。 さらに,ARETEをモデル化対象と人間のアノテータの作業の体系的比較により検証する。 GBIFデータを用いて作成した範囲マップと,100種のクモを自動抽出した範囲マップを比較し,本手法の有用性を実証した。 新たに抽出されたデータにより、既知の絶滅危惧種を平均3桁の規模で拡大することができ、過去にこの種が発見された新しい領域が明らかになった。 4. ARETEは、そのようなデータを必要とするプロジェクトにおける潜在的なゲームチェンジャーである、ヒットヘルト未使用の発生データへの高速なアクセスを可能にする。 研究者は資源を優先し、選択した種を手動で検証し、大多数は自動抽出する。 このワークフローでは、プロジェクト計画中に利用可能な文献データを予測することもできる。

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