生物学的プロセスなどのエンティティは、医学生物学文献内で常に明示的に言及されているとは限らず、しばしば専門知識の共有を仮定して暗黙的に言及される。本研究では、医学生物学文献からのオントロジー自動構築を目指し、プロセス抽出と文書レベル関係抽出の二段階からなるメンション非依存型情報抽出システムを提案する。提案システムでは、一貫してメンション表現に依存せず、入力文書に対して対象オントロジーに紐づいたプロセスエンティティ集合の抽出とエンティティ間関係の同定を可能にする。新たなベンチマークデータセットを構築し、BERTベースまたはLLMベースのメンション非依存型アプローチを提案し、評価と比較を行う。

医学生物学の領域では、疾病メカニズムの解明が治療や予防に大きく寄与する。しかし、その情報は多くの論文の中に散在し、多様な語彙で記述されるため、それらを体系化する方法が必要である。オントロジーは、エンティティとその関係性に基づいて知識を構造化するための枠組みである。HomeostasisImbalanceProcessOntology(HOIP)では、細胞老化やCOVID-19の感染メカニズムといったプロセスに関する知識を構造化するため、手作業による注釈が行われてきた[1,2]。しかし、手作業での注釈は、高コストで時間がかかるという大きな課題がある。オントロジーの網羅性と質を向上させるために、情報抽出技術による自動注釈アプローチの開発が期待されている。一方で、従来の情報抽出では、エンティティがテキスト内で明示的に表現されることを仮定して∗Equalcontribution.いる(これらのテキスト表現をメンションと呼ぶ)[3,4,5]。メンションは、エンティティがテキスト内でどのように記述されているかを直接的に示すため、エンティティと関係性の抽出において非常に強力な指標となる。しかし、現実世界の医学文献では、重要なエンティティはしばしば医学生物学的な背景知識の共有を仮定に暗黙的に語られる。そこで本研究では、HOIP等のオントロジーの完全自動注釈を目指し、二段階からなるメンション非依存型情報抽出システムを提案する。図1に、提案システムの概要と、暗黙的に言及されるエンティティの具体例を示す。入力として与えられた文書に対して、第一段階の「プロセス抽出(ProcessIdentiﬁcation;PI)」では、その文書に記述されている、あるいは専門知識に基づいて推測可能なエンティティ(生物学的プロセス)の集合を抽出する1。エンティティは、オントロジー内の一意のIDとして表現される。第一段階で抽出されたエンティティ集合は、第二段階の「文書レベル関係抽出(Document-levelRelationExtraction;DocRE)」[5,6,7]に渡され、エンティティ間の関係性が同定される。情報抽出システム全体の出力は、(主語エンティティID,関係ラベル,目的語エンティティID)の形式の三つ組として表される。本研究では、PIとDocREの両タスクにおいて、メンション非依存な複数のアプローチを提案し、評価する。具体的には、両タスクにおいて、BERT[8]ベースの教師あり識別アプローチと、大規模言語モデル(LLM)とIn-ContextLearning(ICL)[9,10,11]に基づく生成アプローチを提案する。さらに、メンション非依存な情報抽出シ1プロセス抽出はエンティティ・リンキングと類似しているが、エンティティ・リンキングがメンションの抽出とオントロジー中のコンセプトIDへの紐づけを目的とするのに対して、プロセス抽出はエンティティがメンションとして明示的に現れない場合でも、文書に対してコンセプトIDを紐づけることを目的とする。.1st:ProcessIdentification2nd:Document-LevelRelationExtraction(DocRE)HOIPOntology(entitypool){(ID,canonicalname,description)}InputPassage(fromPMID:32412710)PredictedEntitiesPredictedTriples:{(Head,Relation,Tail)}BERT1.HOIP_0041839(pulmonaryedema)......S0:ProgressiverespiratoryfailuredevelopsinmanypatientswithsevereCovid-19soonaftertheonsetofdyspneaandhypoxemia.Thesepatientscommonlymeetthecriteriafortheacuterespiratorydistresssyndrome(ARDS),whichisdefinedastheacuteonsetofbilateralinfiltrates,severehypoxemia,andlungedemathatisnotfullyexplainedbycardiacfailureorfluidoverload.ORLLM-ICL4.HP_0002113(pulmonaryinfiltrates)......5.HOIP_0036007(respiratorydisfunction)6.HOIP_0036026(increasinglungweight)Mentionscanbeimplicitandareunavailableステムの開発とベンチマークを促進するため、HOIPデータセットを構築し、公開した(A節を参照)。実験の結果、プロセス抽出では、LLMによる生成アプローチがBERTベースの識別アプローチを上回ることを観測した。一方で、文書レベル関係抽出(DocRE)では、提案したメンション非依存型ATLOPモデルがLLMベースの方法を上回り、メンションのヒントなしでもF1スコアで56-59ポイントに到達可能であることを示した。しかし、パイプラインレベルの評価の結果、現段階ではエラー伝播の影響が大きく、プロセス抽出とDocREの両方の改善が重要であることが示された。本実験で用いたソースコードおよびデータセットは公開している。2