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公開番号2025093616
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-24
出願番号2023209373
出願日2023-12-12
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人大日本印刷株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類G06F 16/383 20190101AFI20250617BHJP(計算;計数)
要約【課題】広範なデータ形式のデータを生成モデルが処理するための技術を提供することである。
【解決手段】本開示の一態様は、質問データと文書データとを取得する入力取得部と、前記文書データを構造化データに変換するデータ変換部と、前記質問データと前記構造化データとに基づいて生成した第1のプロンプトを生成モデルに入力し、前記生成モデルから検索クエリを取得する検索クエリ取得部と、前記質問データと前記検索クエリによる前記構造化データに対する検索結果とに基づいて生成した第2のプロンプトを前記生成モデルに入力し、前記生成モデルから応答データを取得する応答取得部と、を有する、情報処理装置に関する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
質問データと文書データとを取得する入力取得部と、
前記文書データを構造化データに変換するデータ変換部と、
前記質問データと前記構造化データとに基づいて生成した第１のプロンプトを生成モデルに入力し、前記生成モデルから検索クエリを取得する検索クエリ取得部と、
前記質問データと前記検索クエリによる前記構造化データに対する検索結果とに基づいて生成した第２のプロンプトを前記生成モデルに入力し、前記生成モデルから応答データを取得する応答取得部と、
を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記構造化データは、ＣＳＶ（ＣｏｍｍａＳｅｐａｒａｔｅｄＶａｌｕｅ）形式又はＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔＯｂｊｅｃｔＮｏｔａｔｉｏｎ）形式のデータである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検索クエリは、前記構造化データに対するプログラムコードである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記データ変換部は、前記質問データにおける検索対象キーワードに関する辞書に基づいて、前記構造化データからキーワードを抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記文書データは、共通のテーマに関するデータ内容から構成されるデータブロックを含み、
前記データ変換部は、前記文書データをデータブロック毎に前記構造化データに変換する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
質問データと文書データとを取得することと、
前記文書データを構造化データに変換することと、
前記質問データと前記構造化データとに基づいて生成した第１のプロンプトを生成モデルに入力し、前記生成モデルから検索クエリを取得することと、
前記質問データと前記検索クエリによる前記構造化データに対する検索結果とに基づいて生成した第２のプロンプトを前記生成モデルに入力し、前記生成モデルから応答データを取得することと、
をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項７】
質問データと文書データとを取得することと、
前記文書データを構造化データに変換することと、
前記質問データと前記構造化データとに基づいて生成した第１のプロンプトを生成モデルに入力し、前記生成モデルから検索クエリを取得することと、
前記質問データと前記検索クエリによる前記構造化データに対する検索結果とに基づいて生成した第２のプロンプトを前記生成モデルに入力し、前記生成モデルから応答データを取得することと、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
ＣｈａｔＧＰＴとして知られるＧＰＴベースの機械学習モデルの出現によって、生成モデルをビジネスに利活用する動きが盛んになってきている。例えば、ＣｈａｔＧＰＴでは、テキストデータの質問文を入力すると、入力した質問の回答となる応答文を取得することができる。
【０００３】
一方、ビジネスで用いられる文書データは、テキストデータに限られず、ＰＤＦ（ＰｏｒｔａｂｌｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｉｌｅ）ファイルやＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｏｒｄファイルなどの文書データだけでなく、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌデータなどのテーブル形式のデータに入力された文書データなども広く利用されている。例えば、１つのページに画像、テキスト及びテーブルを含むような文書データが作成されることもある。このような非テキスト形式の文書データを処理対象データとしてＣｈａｔＧＰＴに入力し、応答文を取得したいケースもありうる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－１５８９９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の課題は、広範なデータ形式のデータを生成モデルが処理するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様は、質問データと文書データとを取得する入力取得部と、前記文書データを構造化データに変換するデータ変換部と、前記質問データと前記構造化データとに基づいて生成した第１のプロンプトを生成モデルに入力し、前記生成モデルから検索クエリを取得する検索クエリ取得部と、前記質問データと前記検索クエリによる前記構造化データに対する検索結果とに基づいて生成した第２のプロンプトを前記生成モデルに入力し、前記生成モデルから応答データを取得する応答取得部と、を有する、情報処理装置に関する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によると、広範なデータ形式のデータを生成モデルが処理するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、生成モデルを利用した非構造化データに対するデータ処理を示す概略図である。
図２は、生成モデルを利用した非構造化データに対するデータ処理を示す概略図である。
図３は、生成モデルを利用した非構造化データに対するデータ処理を示す概略図である。
図４は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図５は、本開示の一実施例による情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図６は、本開示の一実施例による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
図７は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図８は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図９は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１０は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１１Ａ及び１１Ｂは、本開示の一実施例によるプロンプトを示す図である。
図１２は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１３は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１４は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１５Ａ及び１５Ｂは、本開示の一実施例によるプロンプトを示す図である。
図１６は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１７は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１８は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
図１９Ａ及び１９Ｂは、本開示の一実施例によるプロンプトを示す図である。
図２０は、本開示の一実施例によるデータ処理を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態を説明する。
【００１０】
以下の実施例では、ＣｈａｔＧＰＴを実現するＧＰＴモデルなどの生成モデルを利用して、文書データを処理する情報処理装置が開示される。
（【００１１】以降は省略されています）

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