く変化することを指摘している[6,7,8]．したがっ材料・化学分野のテキストに対して，固有表現抽て，LLMのポテンシャルを最大限に引き出すため出を試みる場合，学習に使えるデータが十分でないには，few-shot例の選出方法が重要な役割を担う．ことやアノテーションに高度な専門知識が必要であ一般に使われているアプローチとして，few-shotるという問題点がある．一方で，大規模言語モデル候補例のプールからテスト例と高い関連性を持つ（LLM）は少量事例（few-shot例）に基づき，分類や事例を検索する方法がある．何らかの関連性を測定推論が可能である．LLMは提供する事例によってし，候補例に対してスコアリングを行い，上位の事回答の精度が大きく変化することから，適切な例を例を選択する．Liuら[6]は文の意味的類似度を関選択するための方法を設計することが重要である．連性の尺度とし，kNNを用いて訓練データから類似本研究では，文の意味的類似性とセットカバレッジ例を検索した．しかし，この手法を情報抽出タスクを考慮したfew-shot例選出手法Hybrid-SETを提案に適応する場合，次のような問題が考えられる．まする．実験結果からHybrid-SETは既存の選択手法ず，文の意味的表現は文全体の情報を捉えることがより優れていることを示す．できるが，全てのトークンを均等に扱うため，トークンに注目するべきである固有表現抽出(NER)タス

クには適していない可能性がある[9]．次に，各事自然言語処理技術は材料分野において大きな期例の選出を独立に行うため，few-shot例間の関係を待が寄せられている．材料・化学文書から情報や合考慮することができない．その結果，同じような情成プロセスを抽出することで，知識ベースの拡充や報が含まれた事例が選ばれる可能性があり，網羅性開発の支援に貢献できる[1]．BERTに代表されるに問題がある．事前学習済み言語モデルは，様々な情報抽出タスク本研究では，この2つの問題点を補うため，Guptaにおいて高い性能が示されている．MatBERT[2]やら[10]が提案したSET-BSRを導入する．SET-BSRMatSciBERT[3]のような材料科学に特化された言語は，BERTScore[11]を関連度測定に用い，文全体のモデルもある．しかし，それらのモデルのファイン類似度ではなく，文脈に基づいたトークン間の類似チューニングには大量の高品質な教師データが必要度を重視する．さらに，網羅性（カバレッジ）の観となる．さらに，材料・化学文書へのアノテーショ点から，Greedyアルゴリズムによって，few-shot例ンには専門的な知識が必要であるため，教師データセット全体のテスト例に対するカバレッジを最適化の作成にコストがかかる．している．近年，大規模言語モデル（LLM）を用いた自動アSET-BSRは，トークンとカバレッジの両方に着目ノテーションが注目されており，人手に迫る精度した手法であり，NERタスクに適している．一方でアノテーションを行えることが報告されているで，文の意味的類似度がFew-shot例選出に有効に機[4,5]．従来の事前学習モデルと異なり，LLMは少能する場面も当然ながら存在する．そこで，本研究量事例（few-shot例）を通して，パラメータ更新を行では，この2つの手法を組み合わせたHybrid-SETわずに，様々なタスクに適応できる．一方，多くのを提案する．図1に提案手法であるHybrid-SETの―4194―.概略を示す．この手法により，テストデータとの文レベルおよびトークンレベルの両方の関連性を考慮し，網羅性の高いfew-show例の選出が可能になる．実験では，材料化学分野のデータセットを用いて，手法の有効性を評価する．Hybrid-SETがBSRなどの単一モデルなどと比較して，最も優れていることを示す．