データベースから入力文書に出現する用語の近傍を含む近傍知識グラフを動的に構築し，その近傍知識グラフから獲得した用語の表現を入力文書に統合して利用する，新たな文書からの遠距離教師あり関係抽出モデルを提案する．提案手法により，遠距離教師あり関係抽出において作成したラベル付きテキストの言語情報のみを用いており，データベースに登録されている他の用語や関係に関する豊富な情報を活用できていない，という問題の解消を目指す．実験では薬物・疾患・遺伝子間の文書単位関係抽出データセットであるChemDisGeneデータセットにおいて，提案手法における用語の表現の統合による顕著な性能向上を確認した．

様々な分野において，エンティティ間の新たな関係を報告する文書は日々爆発的に増え続けており，人手での分野データベースへの登録・整備が追いついていない．そのため，文書からの関係の自動抽出が求められており，その高い性能から機械学習を用いた手法が主流となっている．しかし，機械学習では大量のラベル付きデータを必要とするため，ラベル付けにコストがかかる．このコストの削減のために，Mintzら[1]は既存のデータベースを用いてラベルなしコーパスに機械的にラベル付けをした遠距離教師データを利用する遠距離教師あり関係抽出を提案した．遠距離教師データは，人手でラベル付けされたコーパスとは異なり，データベースに登録されている用語間の関係をもとにラベル付けをするため，データベースに直接結び付けられたラベル付きコーパスである．しかし，既存の遠距離教師あり関係抽出ではコーパスのみを用いており，データベースに登録されている用語の性質などの他の豊富な情報を利用できていない．そこで，本研究では，データベースに登録されている情報の関係抽出への活用を目指す．このために，データベース内の入力文書の全用語近傍の情報を近傍知識グラフとして動的に構築し，遠距離教師データに統合利用する新規の文書からの遠距離教師あり関係抽出モデルを提案する．近傍知識グラフを動的に構築することで，遠距離教師あり学習における対象用語ペア間の教師ラベルをデータベースの情報から選択的に排除できるとともに，用語ペアごとに参照するデータベース内の情報の量を抑えることができる．本研究の貢献は次の通りである．•入力文書の全用語近傍のデータベースの情報を表現する近傍知識グラフの動的構築に基づく，遠距離教師あり関係抽出のための用語の埋め込み表現の獲得手法を提案•近傍知識グラフから獲得した用語の表現を入力文書に統合し，利用する遠距離教師あり関係抽出モデルを提案•文書単位遠距離教師あり関係抽出データセットであるChemDisGene[2]で，用語の表現を追加することでの性能向上を確認