ニュース記事は日々多量に配信され，その情報の瞬時の整理・構造化が求められる．我々は，ビジネスや業界固有のトピックを含むニュース記事データを利用し，テキストに現れる組織名とそれに関わる情報を固有表現として抽出するモデルを構築した．モデルは，エンティティ単位での知識も埋め込まれたLUKEを採用し，単語境界をよりとらえられるようにトークナイザーや知識を更新した．公開データセットを用い，提案モデルによる精度検証を行い，一定程度の精度改善が見られることを確認し，また，実データに適用することで，実データでの情報抽出の精度改善に必要な課題を考察した．

固有表現抽出は，情報の抽出や構造化を目的とした自然言語処理における基礎的なタスクである．主には，固有表現の出現位置が付与された系列ラベルデータを用い，条件付き確率場（Conditionalrandomﬁeld，以下，CRFとする）などの手法を使った解法が提案[1]されていた．昨今では，BERT[2]などのtransformerを使った深層学習モデルでのタスクの取扱いが中心となっている[3,4,5]．このような固有表現抽出の適用先の例として，ニューステキストにおける情報の抽出がある[6,7,8,9]．ニュースが日々高頻度に配信され，機械的な情報の整理・構造化が求められていることから，自然言語処理タスクの対象として研究されている．具体的には，業種や記事内容を分類することや，企業名，日付，数量やイベントなどの特徴となる情報を固有表現として抽出し，構造化することが行われる．ニュース記事情報を固有表現抽出タスクとして情報抽出を行う研究では高橋，田村などがモデルを提唱している．高橋は，BiLSTM-CRFによりニュース情報からキーワードを抽出[6]することを行っている．一方，BERT-MRCのモデルでは改善が見られず，系列ラベリングを解くタスクではCRFの有効性が示唆[8]されている．田村も同様にBERTにCRF層を付加することでモデルを構築[9]している．これらのモデルをベースとして，データ拡張[10,11]や能動学習[12]などが議論されている．本研究では，固有表現としてニュースの主体となる組織名を高精度に抽出することに注目する．田村らの提案手法におけるモデルを改善し，公開データにより精度評価を行いその有用性を評価する．1章では，本研究の背景となるニュース記事データの情報抽出に関連する研究を紹介した．2章と3章では，本研究で利用するデータとモデルの説明をそれぞれ行う．4章では，モデルを評価するための数値実験の設定について，5章ではその結果を報告する．最終章では，本研究の成果をまとめ，今後の課題を述べる．