能である。また、このモジュール性により、メンテ本研究では、情報抽出パイプラインにおけるエナンスが容易になり、技術の進歩やユーザー要件のラー伝播問題を軽減するための方法を提案する。変化に迅速に対応ができる。エンティティの偽陰性問題(抽出漏れ)に対して、一方で、パイプライン型には、エラー伝播に対し「オーバーサンプリング」を導入する。また、エて脆弱であるという題題がある[16]。情報抽出パインティティの偽陽性問題(過剰抽出)に対しては、プラインではタスクが連鎖的に進行するため、NER「フィルタリング指向学習」を提案する。さらに、やED段階で発生したエラー(誤陰性、誤陽性)がエンティティ曖昧性解消による間違った概念とメンDocREタスクまで伝播し、システム全体の結果のションの紐づけの文書レベル関係抽出に対する影響質を損なうことが知られている[17]。エラー伝播へを軽減するために、「概念対応」を導入する。複数の主なアプローチとしては、複数のタスクを単一のドメインのデータセットを用いた実験の結果、提案アーキテクチャで処理するJointFrameworkが挙げ手法によって、情報抽出パイプラインのエラー伝播られる[18,3,5]。しかし、JointFrameworkはモデルに対するロバスト性が向上することを確認した。間の依存性を高めるため、前述したモジュール性や柔軟性が大幅に損なわれるという仕様的な欠点が

ある。これまで、様々な情報抽出システムが提案されそこで本研究では、情報抽出パイプラインの柔軟てきた[1,2,3,4,5]。それらの多くは、パイプライ性を享受しつつエラー伝播問題を軽減するための三ン型の枠組みを採用している。本研究では、情報抽つの方法を提案し、それの効果を調査する。(1)偽出パイプラインを以下の3タスクのカスケードと陰性(falsenegatives)エラー(NERやED段階で検出して定義する。最初の固有表現抽出（NamedEntity漏れしたエンティティ)に対しては、オーバーサンRecognition;NER）では、入力テキスト中のエンティプリング戦略を導入する。特にNER段階においてティのメンション(言及)を検出する[6,7]。次のエ抽出メンションをオーバーサンプリングすることにンティティ曖昧性解消（EntityDisambiguation;ED）でより、正しいエンティティがEDやDocREに渡されは、検出されたメンションを知識グラフ内の一意のる可能性を高め、システム全体のRecallを向上させ概念IDにリンクし、概念IDに基づいてメンションることを狙う。(2)オーバーサンプリングはRecallをエンティティ単位にグループ化する[8,9,10,11]。を向上させる一方で、無関係(ノイジー)なメンショ最後の文書レベル関係抽出（Document-levelRelationンやエンティティを増加させてしまうリスクがあExtraction;DocRE）では、これらのエンティティ間る。この偽陽性(falsepositives)エラーに対しては、の関係を識別し、知識グラフの拡張に必要な関係構フィルタリング指向学習を導入する。具体的には、造を構築する[12,13,14,15]。DocREモデルを手動アノテーションされたメンショパイプライン型には、特に柔軟性の面でいくつかンやエンティティだけでなく、前段階モジュールのの利点がある。各モジュールが独立して動作するたオーバーサンプリング結果(自動アノテーション)とめ、システム全体を大幅に変更することなく、個々組み合わせて訓練することで(言い換えると訓練時―2226―.に敢えてノイズを混入させることで)、ノイズの多い入力に対するDocREモデルのロバスト性を向上させる。(3)エンティティ曖昧性解消のエラー(メンションとエンティティの誤リンク)に対しては、概念対応という方法を提案する。概念対応では、従来のようにエンティティの表現をメンションの表現のみから求めるのではなく、知識グラフに登録される正式名や定義文を用いることで、エンティティ表現を補完し、DocREの精度を高める。医学生物学ドメイン(CDR)と一般ドメイン(Linked-DocRED)におけるベンチマークデータセットを用いて提案手法の評価を行い、従来のパイプラインと比較してエラー伝播に対するロバスト性が大幅に向上することを示した。オーバーサンプリングによるカバレッジの向上とフィルタリング指向学習および概念対応によるノイズ軽減を組み合わせることで、実世界の情報抽出においてより信頼性が高く、ロバストな解決策が提供できることを示す。