天文学論文の施設貢献度を自動評価

天文論文における観測施設のデータ貢献度を6段階で評価するLLMエージェントフレームワークを提案し、高精度な分類を実現した。

• 論文内での施設データの貢献度を6段階の尺度で定義して評価する。
• PDFの構造解析とツール呼び出し型大規模言語モデルを組み合わせたフレームワークを構築した。
• 大規模なテストセットにおいて既存ベースラインを上回る精度とマクロF1を達成した。
• 再学習なしで新しい施設への適用が可能であり、国立天文データセンターですでに運用されている。

原文タイトル: FacilityAudit-Agent: Beyond Mention-as-Usage for Fine-Grained Facility Contribution Attribution in Astrophysics Publications

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