20240726 生成AI Conf 第7回勉強会 - MNTSQ紹介資料

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©MNTSQ, Ltd. 2024-07-26 MNTSQと生成AI 生成AI Conf 第7回勉強会

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©MNTSQ, Ltd. 11 契約書構造化タスクは自然言語処理のオンパレード秘密保持契約書 MNTSQ株式会社(以下、甲とする)とモンテス太郎(以下、乙とする)はXXX業務(以下、本件業務とする)を遂行するにあたって、双方が開示する秘密情報の扱いについて次のとおり合意する。 (定義) 第1条本契約において使用される語句の定義は次の通りとする。 (1)「開示者」とは、本契約の当事者のうち、他方の当事者に本秘密情報を開示する者をいう。 (2) 「受領者」とは、開示者から本秘密情報を受領する者をいう。 (3) 「本秘密情報」とは、… ２．前項にかかわらず、次の各号の一に該当する情報は秘密情報に該当しない。 (1) 取得した時に既に公知、公用となっていたもの (2) … (… 第2条 … 本契約の締結を証するため本書2通を作成し、甲乙記名押印の上、各1通を保有する。 2020年1月1日 .. NER（Named Entity Recognition）文書分類パッセージ分類構造解析照応解析例えばどのような種類の契約書なのかを分類するなど、契約書全体の性質をさまざまな角度から検討しますタイトルの場所や、署名欄の検出といった契約書全体の情報から、「この箇条書きはどの文の下位に属するのか」といった情報まで様々な分析を行います。例えば、以下のような条項の木構造を抽出したりします契約書では定義された単語を参照したり、他の条項を参照することが頻繁に起きます。こういった参照を解決するようなタスクもあります人間は各条項をコンセプトとして捉えています。例えば「反社会的勢力に関する条項」を探したい、といった要望に答えられるように条や項にさまざまなタグを付与したりします誰がいつ契約を結んだか、どれくらいの期間有効な契約なのかなど、契約に関する基本的な情報を検出するのに、NERタスクを解くことは欠かせません

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