論文の概要: MiNER: A Two-Stage Pipeline for Metadata Extraction from Municipal Meeting Minutes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00316v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 21:09:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.114962
• Title: MiNER: A Two-Stage Pipeline for Metadata Extraction from Municipal Meeting Minutes
• Title（参考訳）: MiNER: 市町村会分からメタデータ抽出のための2段階パイプライン
• Authors: Rodrigo Batista, Luís Filipe Cunha, Purificação Silvano, Nuno Guimarães, Alípio Jorge, Evelin Amorim, Ricardo Campos,
• Abstract要約: 効果的な情報検索には、ミーティング番号、日付、場所、参加者、開始/終了時間などのメタデータを識別する必要がある。 既存の名前付きエンティティ認識(NER)モデルは、ドメイン固有のカテゴリに適合しないため、このタスクには不適である。 自治体の議事録からメタデータを抽出するための2段階パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5200589500916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Municipal meeting minutes are official documents of local governance, exhibiting heterogeneous formats and writing styles. Effective information retrieval (IR) requires identifying metadata such as meeting number, date, location, participants, and start/end times, elements that are rarely standardized or easy to extract automatically. Existing named entity recognition (NER) models are ill-suited to this task, as they are not adapted to such domain-specific categories. In this paper, we propose a two-stage pipeline for metadata extraction from municipal minutes. First, a question answering (QA) model identifies the opening and closing text segments containing metadata. Transformer-based models (BERTimbau and XLM-RoBERTa with and without a CRF layer) are then applied for fine-grained entity extraction and enhanced through deslexicalization. To evaluate our proposed pipeline, we benchmark both open-weight (Phi) and closed-weight (Gemini) LLMs, assessing predictive performance, inference cost, and carbon footprint. Our results demonstrate strong in-domain performance, better than larger general-purpose LLMs. However, cross-municipality evaluation reveals reduced generalization reflecting the variability and linguistic complexity of municipal records. This work establishes the first benchmark for metadata extraction from municipal meeting minutes, providing a solid foundation for future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 市議会の議事録は地方行政の公式文書であり、異質な形式や書体を展示している。 効果的な情報検索(IR)には、ミーティング番号、日付、場所、参加者、開始/終了時間などのメタデータを識別する必要がある。 既存の名前付きエンティティ認識(NER)モデルは、ドメイン固有のカテゴリに適合しないため、このタスクには不適である。 本稿では,自治体の議事録からメタデータを抽出するための2段階パイプラインを提案する。 まず、質問応答(QA)モデルは、メタデータを含むテキストセグメントの開閉を識別する。 変換器をベースとしたモデル(BERTimbau と XLM-RoBERTa と CRF 層を含まないモデル)を微細な実体抽出に適用し,デレクシカル化により強化する。 提案したパイプラインを評価するために,オープンウェイト (Phi) とクローズドウェイト (Gemini) の両方のLCMをベンチマークし,予測性能,推論コスト,炭素フットプリントを評価した。 以上の結果から,より大きな汎用LLMよりも優れたドメイン内性能が得られた。 しかし,市町村の記録の多様性と言語的複雑さを反映した一般化の縮小が示される。 本研究は,自治体会議の議事録からメタデータを抽出するための最初のベンチマークを確立し,この領域における今後の研究の確かな基盤を提供する。

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