概要
本研究では、効率的なメール管理のために、メールから送信者情報 (氏名・会社名・部署・役職) を抽出する重要性に着目し、送信者のメールヘッダとメール本文を入力として、質問応答によって送信者情報を抽出する手法を提案する。実験では、Transformer をベースとした複数の言語モデルの性能を比較した。
結果として、モデルのアーキテクチャによって抽出性能が高い項目が異なること、GPT-4oは正解が存在しない場合も誤抽出する傾向があるがEncoder-only モデルより性能が高いこと、入力長による性能低下はモデルや抽出項目によって違った傾向があることがわかった。
