본 논문은 인도주의 지뢰 제거 활동(HMA) 관련 방대한 최선의 관행 지식이 비정형 보고서에 갇혀 있는 문제를 해결하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 지식 추출 파이프라인인 TextMine을 제시한다. TextMine은 문서 분할, 도메인 인식 프롬프트, 트리플 추출, 참조 기반 및 LLM 기반 평가를 통합하며, 최초의 HMA 온톨로지와 실제 지뢰 제거 보고서로 구성된 정제된 데이터셋을 함께 제공한다. 실험 결과, 온톨로지 정렬 프롬프트는 기준선 대비 추출 정확도를 44.2% 향상시키고, 환각을 22.5% 감소시키며, 형식 준수를 20.9% 개선하는 것으로 나타났다. 캄보디아 보고서를 기반으로 검증되었지만, TextMine은 전 세계 지뢰 제거 활동이나 다른 도메인에도 적용 가능하여 비정형 데이터를 구조화된 지식으로 변환할 수 있다.
