言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

複数の形式・表現の質問を利用した多角的な関係抽出山田 晃士 三輪 誠 佐々木 裕
豊田工業大学{sd22439,makoto-miwa,yutaka.sasaki}@toyota-ti.ac.jp

概要… TLR7 was inhibited by baﬁlomycin A(1) …
用語
用語

質問応答を用いた関係抽出手法は，各関係タイプ
ごとにその有無を確認する質問を利用し，それぞれの関係タイプに特化した処理を可能にしている．さらに，これらの手法では，質問を変えると結果が変わる柔軟性をもつが，既存手法はそれを十分に利用できていない．本研究では，質問の柔軟性を利用し，関係そのものを複数の方法で捉える，多角的な捉え方が可能な関係抽出の実現を目指し，複数の形
式・表現の質問を利用する関係抽出手法を提案す
る．DrugProt データセットを用いた評価によって，複数の質問形式の利用が有効であること，質問の表
現による関係抽出性能への影響を確認した．

1

What decreases theactivity of 用語 ?

質問文テンプレートから作成

・What does baﬁlomycin A(1) decrease the activity of?
・What decreases the activity of TLR7?
・Does baﬁlomycin A(1) decrease the activity of TLR7?
・Is the activity of TLR7 decreased by baﬁlomycin A(1)?
・・・

複数の形式の質問を利用

複数の表現の質問を利用

質問応答モデル

質問応答モデル
各質問の回答を得る

・TLR7

・Yes

・回答なし

・No

・Yes
回答を元に関係の有無を判定

はじめにINHIBITOR = True

文献中から構造化された情報を取り出す情報抽
出タスクの 1 つとして，文献中に存在する用語間の関係を抽出する関係抽出が研究されている [1, 2, 3]．
既存の関係抽出手法の多く [2, 4, 5] は，用語ペア間の関係を事前に定義された候補の関係タイプから選択し，用語ペアを分類する手法である．これらの手法では，用語ペア間の関係を候補となる関係タイプ
から一度の処理で選択し分類するため，それぞれの関係タイプに特化した処理ができず，各関係タイプに着目できていない．
それぞれの関係タイプに着目した関係抽出手法として，質問応答を用いた関係抽出手法 [6, 7, 8] がある．これらの手法では，まず，候補となる関係タイプすべてに対して用語をスロットとして持つ質問文
テンプレートを作成し，用語ペアの片方を当てはめることで質問文を作成する．作成した質問文と用語ペアを含む元の文を用いて質問応答を行い，回答が質問文に当てはめていない方の用語であれば，テンプレートに対応する関係タイプであると判定し，関係抽出を行う．質問応答を用いる手法では，関係タ
イプごとの質問を用いて質問応答を行うことで，そ

図1

INHIBITOR = True

複数の形式・表現の質問を用いる関係抽出

れぞれの関係タイプに特化した処理が可能になるという利点がある．さらに，質問応答を用いた関係抽
出手法は，質問を変更することで関係抽出の結果が変化するという，質問の柔軟性もある．しかし，既存手法はこの柔軟性を十分に利用できていない．
そこで本研究は，質問応答を用いた関係抽出における質問の柔軟性を利用して，関係そのものを複数の方法で捉える多角的な捉え方が可能な関係抽出手法の実現を目的として，形式・表現の異なる複数の質問応答を用いる関係抽出手法を提案する．本稿で対象とする薬物タンパク質間関係抽出データセット
DrugProt [9] の各関係タイプに対して，回答対象の異なる複数の形式の質問を作成し，関係抽出に利用する．また，各形式について，質問表現の異なる複数の表現の質問も作成・利用する．本研究の貢献は以下の通りである．

― 2955 ―• 質問の柔軟性を利用して関係を多角的に捉える手法として，複数の形式・表現の質問を利用す

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る手法を提案した．

ンプレートを作成した．3.1 節では回答の対象を変• 複数の質問形式の利用が関係抽出に有効である

更した複数の形式の質問文テンプレートについて，ことを示した．

3.2 節では，各形式の質問に対して表現を変えた複• 質問の表現が関係抽出性能に影響を与えること数の表現の質問文テンプレートについて，それぞれを確認した．

説明する．なお，いずれのテンプレートも本稿で対

2

関連研究

2.1

複数の質問を用いた関係抽出

象とする薬物タンパク質間関係抽出データセットの
DrugProt [9] のアノテーションガイドライン [13] を参考に作成した．

Cohen らは，用語ペアの始点と終点の用語をそれ

3.1

複数の形式の質問テンプレート

ぞれ含む 2 つの形式の質問を用いて，双方向の質問

1 つの関係に対する複数の質問として，本稿で対応答を行うことで関係抽出を行う手法 [8] を提案し象とする薬物タンパク質間関係抽出データセットのている．まず，候補となる各関係ラベルに対して，

DrugProt のすべての関係タイプに対して 3 つの形式

用語ペアの始点の用語を当てはめて終点の用語を回答する質問文のテンプレートと，終点の用語を当ての質問文テンプレートを作成した．ここで，形式とは，質問応答における回答とする対象を指す．1 つ

はめて始点の用語を回答するテンプレートの 2 種類

目の形式は薬物とタンパク質の用語ペアに対して，を作成する．2 つの質問のうち片方でも質問文に当

薬物の用語を当てはめて，回答がタンパク質の用語てはめていない用語ペア内のもう 1 つの用語が回答であれば関係があると判定するもの（D→P）で，2であるときに，その用語ペアはテンプレートの持つつ目の形式はタンパク質の用語を当てはめて，薬物関係タイプであると判定する．著者らは，Cohen らの用語であれば関係があると判定するもの（P→D）の手法を用いて，質問文の表現を一部変更した 2 つである．これらの 2 つの形式の質問文テンプレートの質問文を比較し，質問文の表現が関係抽出の性能

は，Cohen らの双方向の質問を用いた手法 [8] を基に影響を与えることを報告した [10]．

に著者らが作成したもの [10] である．形式名の D

2.2と P はそれぞれ薬物（Drug）とタンパク質（Protein）

関係抽出に適した質問応答モデルを指す．3 つ目の形式の質問文テンプレートは，用

著者らは，関係抽出に適した質問応答モデルとし語ペアの両方を当てはめ，用語ペア間に関係があるて，タスク情報を利用する 2 値分類型の手法 [11]かどうかを yes か no で回答する形式の質問文テンプを提案した．まず，関係抽出タスクで事前に与えられる情報として，質問文と入力文中の用語の前レート（yes/no）である．

後には各用語タイプのマーカーを，疑問詞の前後

3.2

複数の表現の質問テンプレートには回答となる用語のタイプのマーカーを付与し1 つの関係に対して複数の質問を利用するもう 1

た．また，質問応答を用いた関係抽出において必要つの方法として，複数の表現の質問文テンプレー

な，回答がテンプレートに当てはめていないもうトの作成を行った．ここで，表現とは質問表現を指1 つの用語であるかを 2 値分類によって直接判定

し，3.1 節で作成した 3 つの形式の質問文テンプレーするモデルを提案した．BERT (Bidirectional Encoder

トセットの一部に対して表現を変更することで，異Representations from Transformers) [12] を用いて，回なる 2 つの表現の質問文テンプレートセットを作成

答の候補となる用語のスパン表現を作成し，2 値分した．2 つのテンプレートのうち，1 つは薬物とタ類を行うモデルを提案した．

ンパク質の用語ペアに対して，薬物の用語または対3

応する疑問詞を主語にしたもの（D→P-D, P→D-D,

提案手法

yes/no-D）で，もう 1 つはタンパク質の用語または本研究では，質問の柔軟性を利用して，関係その対応する疑問詞を主語としたもの（D→P-P, P→D-2P,

ものを複数の質問で捉える，多角的な捉え方が可能

yes/no-P）である．ただし，P→D-D と yes/no-D については，3.1 節で作成した P→D と yes/no と同一のもな関係抽出手法の実現を目的とする．提案手法の概要を図 1 に示す．1 つの関係に対する複数の質問として，複数の形式・表現の質問を利用するためのテのである．質問セットの名前は，ハイフンの前が形
式，後が主語となる用語タイプを指す．

― 2956 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1 複数の形式の質問を用いた結果 (%)

手法

P

文分類

表2

複数の表現の質問を用いた結果 (%)

F

手法

P

71.4 77.1

74.1

D→P-D

76.2 76.2

76.2

D→P

76.3 76.1

76.2

P→D-D

77.6 76.0

76.8

P→D

77.6 76.0

76.8

yes/no-D

74.9 77.3

76.1

yes/no74.9 77.3

76.1

D→P-P

75.0 75.9

75.3

vote-1/3 69.4 83.3

75.7

P→D-P

76.3 76.0

76.1

vote-2/3 78.0 77.3

77.6

yes/no-P

74.1 77.9

76.0

vote-3/3 84.0 68.8

75.6

D→P-vote

72.1 80.4

76.0

mean

76.6

P→D-vote
yes/no-vote

73.1 80.5
70.7 81.5

76.6
75.7

all-vote-3/6
all-vote-4/6

76.2 78.7
79.3 75.4

77.4
77.3

4

実験設定

4.1

データセットR

82.2 71.7

RFるもの（D→P-vote, P→D-vote, yes/no-vote），複数の関係抽出データセットとして，DrugProt データ

形式・表現を利用する手法として，異なる 6 種類のセット [9] を用いて，学習および開発データでの評

質問のうち，3 つ以上または 4 つの以上で予測され価を行った．DrugProt データセットは薬物とタンパた関係を採用するもの（all-vote-3/6, all-vote-4/6）でク質の用語を含む薬学文献のアブストラクトで構比較を行う．

成され，薬物とタンパク質の用語間に 13 種類の関係タイプが設定されているデータセットである．また，関係が存在しない薬物とタンパク質のペアも存在する．評価指標にはマイクロ F 値を用いる．

4.2

5

結果と考察

5.1

実験結果

複数の質問形式を用いる手法と各比較手法の結果

複数形式の質問の利用を表 1 に示した．文分類による関係抽出手法と比較

複数の形式の質問を利用する手法の評価のため，比較手法として，BERT の CLS トークンを用いて文すると，質問応答を用いるどの手法もより高い F 値

分類を行う質問を用いない手法と，3.1 節で作成したそれぞれの質問形式のうち 1 つのみを用いて学習応答を利用する有効性を示唆している．また．複数の質問形式を用いる手法は，1 つの質問形式を用いを行う手法（D→P, P→D, yes/no）との比較を行う．

る手法と比較すると，3 つの形式のうち 2 つ以上のまた，複数の質問形式を利用する手法として，3 つ形式で予測された関係を採用する手法（vote-2/3）はの形式で学習したモデルのうち 1 つ以上で予測されより高い F 値が，3 つのモデルの出力を平均して用た関係を予測する手法（vote-1/3），同様に，3 つの形いる手法（mean）は同程度の F 値が，他の 2 つの手となっている．この結果は，関係抽出に対して質問

式のうち，2 つ以上，3 つ以上で予測された関係を

法はより低い F 値がそれぞれ得られた．この結果か採用する手法（vote-2/3，vote-3/3），3 つの形式の出ら，複数の質問形式の利用は，vote-2/3 のように利力を平均して用いる手法（mean）で比較を行った．

用する方法によっては有効であると考えられる．

付録 C に実際に使用したモデルの設定を示した．

4.3

複数の表現の質問を用いる手法と各比較手法の結果を表 2 に示した．1 つの表現の質問のみを用い

複数表現の質問の利用た手法で比較すると，薬物を主語にした表現を用い複数の形式の質問を利用に対する評価のため，比較手法として，それぞれの 3.2 節で作成した質問セッ

た場合は，タンパク質を主語とした表現を用いた場

トを用いる手法（D→P-D/P, P→D-D/P, yes/no-D/P）とDrugProt データセットではそれぞれの関係タイプがの比較を行う．複数の表現の質問を利用する手法として，各形式の異なる 2 つの表現でそれぞれ学習し薬物の用語を始点・タンパク質を終点として定義されているため，薬物の用語が主語の質問文の方が適たモデルのうち，片方でも予測された関係を採用すしているという結果になったと考えられる．また，合よりも高い F 値になる傾向が見られた．これは，― 2957 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 3 複数の質問形式の利用によって変化した事例（斜字は薬物，太字はタンパク質の用語．どちらも関係 INHIBITOR
に対する事例）

入力文
正解した質問文… TLR7 ligands was inhibited by baﬁlomycin A(1) …
What does baﬁlomycin A(1) decrease the activity of? (D→P)
Does baﬁlomycin A(1) decrease the activity of TLR7? (yes/no)

誤答した質問文

What decreases the activity of TLR7? (P→D)

入力文

MAO-A inhibition, as judged by the decrease of plasma DHPG concentration, was signiﬁcantly
diﬀerent from placebo with moclobemide but not with toloxatone.

正解した質問文Does toloxatone decrease the activity of MAO-A? (yes/no)

誤答した質問文

What does toloxatone decrease the activity of? (D→P)
What decreases the activity of MAO-A? (P→D)

2 つの表現の質問を利用した手法は，1 つの表現のしく予測できていないが，他の 2 つの形式は正しみを用いた場合の結果に比べて，性能の向上が見らく予測できているため，3 つの形式を合わせて利用れなかった．使用した質問の表現が 2 つであり，そすることで，正しく関係 INHIBITOR を予測するこのうちのどちらか一方でも予測されれば，その関係とができている．一方で，下の事例も同じく，関係

タイプを採用しているため，どちらかの予測での誤INHIBITOR に対する事例だが，yes か no で回答するりを排除できないことや，タンパク質を主語とする

形式のみ正しく予測できており，他の 2 つの形式で表現の質問（D→P-P など）を用いた際の性能が薬物は誤った予測をしているため，3 つの形式の利用しを主語とする質問（D→P-D など）を用いた場合とた手法では，関係 INHIBITOR がないと誤った予測

比較して低いことなどが原因と考えられる．また，複数の形式・表現を同時に用いる手法（all-vote-3/6,

をしてしまっている．

4/6）は 複 数 の 表 現 の み を 用 い る 手 法（D→P-vote,

おわりに

6

P→D-vote, yes/no-vote）と比較した場合は性能の向本研究では，質問応答を用いた関係抽出における上が見られるが，表 2 の複数の形式のみを用いる手

質問の柔軟性を利用して，関係そのものを複数の方法（vote-2/3）と比較しても性能の向上が見られない法で質問することで捉えるという多角的な捉え方がのも同様の原因であると考えられる．

可能な関係抽出手法の実現を目的に，複数の形式・以上の結果より，複数の質問形式の利用は，関係表現の質問文を利用することを提案し，そのための抽出に対して有効であると考えられる．一方で，今質問文テンプレートの作成を行った．DrugProt デー

回作成した 2 つの表現の質問の利用による関係抽出

タセットで評価した結果，複数の形式の質問によっの性能向上は得られなかった．しかし，それぞれのて，1 つの形式のみを用いた場合よりも高い性能が表現ごと抽出結果から，質問の表現の違いによる関得られることを示した．一方で，複数の表現の質問

係抽出結果への影響が見られたため，表現の選択にを用いた手法では，性能の向上は見られなかった

よって，複数の表現の質問が関係抽出に有効に作用が，各表現の質問ごとに性能に差異が見られ，質問する可能性もあると考えられる．

の表現が関係抽出の結果に影響を与えることを示
した．

5.2

解析

今後は，関係そのものを複数の方法で質問するの複数の形式の質問文を利用することによる関ではなく，関係が持つ複数の属性や性質といった側係抽出結果への影響を，複数の形式を用いた手法

面に対する質問の利用など，質問の柔軟性の異なる（vote-2/3）によって結果が変化した事例を用いて確利用方法を検討する．また，どのような質問文をい認する．表 3 に，複数の質問形式によって，結果がくつ利用するのが有効かは明確でなく，すべて人手改善した事例と改悪した事例をそれぞれ示した．上で設計するのは困難であるため，質問もしくはそれの事例では，関係 INHIBITOR に対する 3 つ形式のに相当する入力を自動で作成する手法も検討する．

質問文のうち，タンパク質を当てはめて薬物を回答する形式の質問は誤った回答によって関係が正― 2958 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K11962 の助成を受けた
ものです．

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候 補 と な る 用 語 の ス パ ン 表 現 か ら，そ の 用 語 が作成した質問文テンプレート

A

回 答 か ど う か を 2 値 分 類 す る モ デ ル で あ る．yes

3.1 節の複数の質問形式のテンプレートの例を表 4

か no で回答する質問形式に対しては，回答の候に，3.2 節の複数表現の質問テンプレートの例を表 5

補が入力文中にないため，疑問符のスパン表現をにそれぞれ示す．

から回答が yes かどうかで 2 値分類を行った．最表 4 関係 INHIBITOR に対する複数形式の質問テンプ
レート（DRUG は薬物，PROTEIN はタンパク質の用語）形式
質問文テンプレート
D→P
P→D
yes/noWhat does DRUG decrease the activity of?
What decreases the activity of PROTEIN?
Does DRUG decrease the activity of PROTEIN?

適化手法には Adam [14] を，事前学習モデルには
PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext [15] を用いた．表 7 に実験で用いたパラメータを示した．各
実験はシード値を 40-42 に設定して 3 回学習・評価を行い，その平均をとった値を最終的な評価値とした．

表 5 関係 INHIBITOR に対する複数表現の質問テンプ
レート（DRUG は薬物，PROTEIN はタンパク質の用語）表現
質問文テンプレート
D→P-D
P→D-D
yes/no-D
D→P-P
P→D-P
yes/no-P

What does DRUG decrease the activity of?
What decreases the activity of PROTEIN?
Does DRUG decrease the activity of PROTEIN?
What activity is decreased by DRUG?
What is the activity of PROTEIN decreased by?
Is the activity of PROTEIN decreased by DRUG?

表7

実験で利用するモデルの設定

パラメータ

値

学習率

3e-6

ミニバッチサイズ 32
エポック数

10

2 値分類の閾値

0.7

データセットの統計

B

実験に使用した DrugProt データセット [9] の統計を表 6 に示した．ただし，DrugProt データセットは
テストデータのラベルが公開されていないため，開発データを約 1：1 となるように分割してそれぞれ
開発，テストデータとしている．
表6

訓練，開発，テストセットの各関係タイプの事例数

関係
INDIRECT-DOWNREGULATOR
INDIRECT-UPREGULATORDIRECT-REGULATORACTIVATORINHIBITORAGONISTAGONIST-ACTIVATORAGONIST-INHIBITORANTAGONISTPRODUCT-OF
SUBSTRATESUBSTRATE PRODUCT-OF
PART-OF
Total

C

訓練

開発

テスト

1,329
1,378
2,247
1,428
5,388
658
29
13
972
920
2,003
24
885
17,274

168
153
230
121
575
66
4
1
111
81
245
1
130
1,886

164
149
228
125
575
65
6
1
107
77
249
2
127
1,875

モデル設定
実験において用いるモデルの設定について述べる．モ デ ル に は，2.2 節の タ ス ク 情 報 を 利 用 す る
2 値分類型の質問応答モデル [11] を利用した．モ
デルは，質問文に含まれない用語が回答のときに関係があると判定する質問形式に対して，回答の― 2960 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).