YANS2023に「機械学習モデルを用いた構造化文書からの情報抽出」で発表しました! - Money Forward Developers Blog

こんにちは、CTO室AI推進部のこたろうです。 今回は、8/30(水) ~ 8/31(木)の二日間を通して開催されたNLP若手の会（YANS）第18回シンポジウム（2023）に参加したのでその報告です！ Money Forward CTO室AI推進部からは私と長期インターンの満石さん、Money Forward Labからは山岸さんが発表を行いました。 発表について Money Forwardからは3名がポスター発表を行いました。以下が発表題目と著者です（発表順となっています）。 [S1-P07] text embeddingを用いたデータ作成支援の検討, 満石風斗, 安立健人, 狩野芳伸 (静大) [S4-P10] 機械学習モデルを用いた構造化文書からの情報抽出, 竹下虎太朗, 安立健人, 狩野芳伸 (静大) [S5-P09] 財務諸表と仕訳データを用いた増減要因の説明文生成の初期検討,

[sh19910711]

"Donut: 情報抽出の際に書類のレイアウト情報を意識している可能性 / [S5-P09] 財務諸表と仕訳データを用いた増減要因の説明文生成の初期検討 / [S3-P11] 有価証券報告書のPDFに含まれる表を対象にした構造解析の試み" YANS2023

[luccafort]

NLP若手の会で発表もして、ブログも執筆してくれてマジで感謝しかない。お疲れ様でした！シンポジウムでなにか刺激をもらえて帰ってきたみたいでよかったです！