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LLMを活用した文章校正の取り組み / Text Proofreading Initiatives Using LLM

mercari
October 14, 2023

LLMを活用した文章校正の取り組み / Text Proofreading Initiatives Using LLM

Merpay & Mercoin Tech Fest 2023は3日間のオンライン技術カンファレンスです。
IT企業で働くソフトウェアエンジニアおよびメルペイ・メルコインの技術スタックに興味がある方々を対象に2023年8月22日(火)、23日(水)、24日(木)の3日間、開催します。 Merpay & Mercoin Tech Fest は事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りです。

今年のテーマは「Unleash Fintech」。 メルペイ・メルコインのこれまでの技術的な取り組みはもちろん、メルカリグループのFintech事業における新たな挑戦をお伝えします。 セッションでは事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチなど多面的にご紹介予定です。

メルペイ・メルコインが今後どのようにUnleash(解放)していくのか、ぜひ見に来てください。

■イベント関連情報
- 公式ウェブサイト:https://events.merpay.com/techfest-2023/
- 申し込みページ:https://mercari.connpass.com/event/286670/
- Twitterハッシュタグ: #MerpayMercoinTechFest
■リンク集
- メルカリ・メルペイイベント一覧:https://mercari.connpass.com/
- メルカリキャリアサイト:https://careers.mercari.com/
- メルカリエンジニアリングブログ:https://engineering.mercari.com/blog/
- メルカリエンジニア向けTwitterアカウント:https://twitter.com/mercaridevjp
- 株式会社メルペイ:https://jp.merpay.com/

mercari

October 14, 2023
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Transcript

  1. Session Title
    LLMを活用した
    文章校正の取り組み
    hmj
    株式会社メルペイ Software Engineer(Machine Learning)

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  2. hmj
    株式会社メルペイ Software Engineer (ML)
    2018年より株式会社メルペイにて機械学習 /自然言語処理を中
    心とした与信モデルの設計開発や、不正検知領域の機械学習
    モデルやシステム開発に携わる。
    2023年4月よりLLMなど新しい技術を使ったチャレンジを志向
    するチームへ。
    好きなラーメンは蒙古タンメン中本やラーメン二郎。甘党

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  3. Agenda
    はじめに
    01
    課題と解決案
    02
    ツールの簡単な紹介
    03
    まとめ
    04

    View full-size slide

  4. Agenda
    はじめに
    01
    課題と解決案
    02
    ツールの簡単な紹介
    03
    まとめ
    04

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  5. Product Corporate
    プレスリリース

    IR資料

    登壇資料

    オウンドメディア

    メルカン / メルポリ

    メルカリマガジン

    Tech Blog / R4D

    デザインブログ

    掲載予定記事

    新聞 / 雑誌 / Web

    アプリ内通知

    Push / お知らせ / PM

    公式ブログ

    コーポレート

    サイト

    SNS

    Twitter / Facebook

    Instagram

    CM

    キャンペーン

    LP

    TV番組

    ニュース / バラエティ

    採用サイト

    LinkedIn / Glassdoor

    YouTube

    Vimeo
 社内告知文

    社員・潜在採用者
    投資家・株主 取引先 地域 省庁・自治体
    お客さま
    言葉はすべてのステークホルダーとの接点

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  6. Agenda
    はじめに
    01
    課題と解決案
    02
    ツールの簡単な紹介
    03
    まとめ
    04

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  7. 解決したい課題
    ● ワーディングのルールが広まっていない
    ● チェックは人の手で行う必要があるため、時間がかかる
    誰でも簡単にワーディングチェックを実施できる仕組みを作りたい

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  8. 機能として求められていたこと
    ● 指摘箇所が文章中でわかるように
    ● 指摘理由がわかるように
    ○ どのワーディングルールをもとに指摘しているか
    ● 指摘後の文章が取得できるように

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  9. Agenda
    はじめに
    01
    課題と解決案
    02
    ツールの簡単な紹介
    03
    まとめ
    04

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  10. デモツールより、一部抜粋
    ※ このスライドのため、上の文章には「誤字脱字」を意図的に含めております

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  11. デモツールより、一部抜粋
    ※ このスライドのため、上の文章には「誤字脱字」を意図的に含めております

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  12. 校正や校閲にはいくつかのステップが含まれています
    誤字・脱字・誤植
    や文法ミスの
    チェック
    独自のワーディン
    グルールとの照

    IRや公開情報と
    の照合

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  13. 校正、校閲のフロー図
    自然言語処理
    Input : text
    Corrected text
    Corrected text
    Final response : text
    + 指摘箇所
    + 指摘理由
    + 指摘元の資料
    誤字・脱字・誤植や文法ミス
    のチェック
    独自のワーディングルール
    との照合
    IRや公開情報との照合
    各種
    WordingRule
    IRや公開情報の
    エビデンス
    Chat API
    利用者
    利用者
    GPT3.5 +
    prompt工夫
    一部 prompt 適用

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  14. Agenda
    はじめに
    01
    課題と解決案
    02
    ツールの簡単な紹介
    03
    まとめ
    04

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  15. ● LLMを活用して社内の文章校正のツールを作りました
    ● 文章生成や修正理由の指摘など、得意なことをLLMにまか
    せた
    ● 今後のLLMとの関わり方について考えることができた
    まとめ

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