本論文では辞書を疑似データの作成に活用した固有表現抽出（遠距離教師あり固有表現抽出：DistantSupervisionNamedEntityRecognition）に取り組む．本論文では取得したいカテゴリの辞書のみを活用してきた従来研究とは異なり，分類体系全体を考慮する手法を提案する．具体的には分類体系に含まれる全てのカテゴリを含んだ疑似データを作成し，モデルの学習に利用する．実際に生物医学系のエンティティ・リンキング及び固有表現抽出のデータセット：MedMentionsとリンキング対象の知識ベース：UMLSを活用して遠距離教師あり固有表現抽出を行ったところ，ベースラインに比べてF1値において4.19ptの改善を達成し階層的な分類体系全体を考慮する重要性を明らかにすることができた．

文章に記述されているエンティティの位置とクラスを特定する固有表現抽出（NamedEntityRecognition：NER）は自然言語処理における基本的なタスクである．応用例として，情報抽出[1]や情報検索[2]などをあげることができる．一方で多様な情報抽出・検索のニーズに応じた教師ありデータを準備するには多大なアノテーションコストがかかってしまう．このため本論文では教師データがない状況における固有表現抽出に取り組む．その中でも特に遠距離教師あり学習（DistantSupervision）に基づく固有表現抽出（DistantSupervisionNamedEntityRecognition：DSNER）[3,4,5]に取り組む．遠距離教師あり学習では取得したいカテゴリに応じた辞書を用いて疑似通常のDSNERでは疑似データ作成時に対象となるカテゴリ（哺乳類・爬虫類）に含まれる語句のみを活用する．一方で提案手法では全てのエンティティと全てのカテゴリを利用する．例えば「マグロ」や「ミカン」などのエンティティや魚類・植物などのカテゴリも疑似データに活用する．データを作成することで学習データの不在に対処する．遠距離教師あり学習はDBpedia[6],UMLS[7]などの大規模知識ベースの発達により，これらの知識ベースに含まれる様々なカテゴリに対して教師データの不在を補うことができる．DSNERの先行研究[3,4,5]ではエンティティ全体の属する分類体系を利用せず，関心のあるクラス（以下対象カテゴリと呼ぶ）の情報しか利用してこなかった．例えば図1のように，哺乳類・爬虫類のみを検出する固有表現抽出器を作成する場合を考えてみるとわかりやすい．疑似データ作成の際に哺乳類・爬虫類という分類体系の一部のみを利用し生物全体の分類体系に含まれる他のカテゴリの情報を利用してこなかったのである．より具体的には哺乳類・爬虫類に所属する「人間」や「スッポン」などの語句しか利用せず，知識ベース.内に存在しているが対象カテゴリでないクラス(e.g.動物・魚類)や語句(e.g.「マグロ」・「ミカン」)を活用してこなかったのである．そこで本論文では「分類体系全体の情報を使う」というアイデアを提案・実装する．具体的には分類体系の全クラスを含んだ疑似データを作成し，活用する手法を提案する．実際に生物医学系のエンティティ・リンキング及び固有表現抽出のデータセット：MedMentions[8]とリンキング対象の知識ベース：UMLS[7]を活用して検証を行った．ベースラインに比べてF1値において4.19ptの改善を達成し分類体系全体を考慮する重要性を明らかにすることができた．