生成的言語モデルを用いた関係抽出(生成的関係抽出)によって関係抽出の精度は大きく向上したが,再現率が依然低いという問題がある.この問題に対し,本論文では任意の生成的関係抽出に適用できる新手法Anchoringを提案する.Anchoringはあらかじめ3つ組(head,relation,tail)のheadの候補となるスパン(anchor)を抽出し,各anchorに対して個別に生成的関係抽出を行う手法である.評価実験では複数の関係抽出データセットにおいてAnchoringが精度および再現率が向上させることを示した上で,特にheadおよびtailの抽出性能の向上に寄与すること,および文の主題でないhead,tailに対しても頑健性が高まることを示す.

生成的言語モデルの登場により関係抽出の性能は大きく向上している.従来の関係抽出はスパン特定モデルおよび関係分類モデルを用いて段階的に解くパイプライン方式が一般的であったが,近年は生成的言語モデルを使用して関係抽出を解く生成的関係抽出が提案されている(図1上段,中段).生成的関係抽出は高い精度を示すものの,特定のスパンに関する3つ組のみを抽出する傾向があり再現率が低いという問題がある[1].この問題に対し,本論文では任意の生成的関係抽出に適応可能な新手法Anchoringを提案する.Anchoringは事前に3つ組のheadの候補となるスパン(anchor)を抽出し,それぞれのanchorに対して個別に生成的関係抽出を解く方法である.(図1下段).Anchoringによって生成的関係抽出の長所である高い精度を維持しつつ,より抜け漏れなく3つ組を抽出できることが期待される.評価実験では複数の関係抽出データセットで精度および再現率を比較し,Anchoringの有効性を検証する.また3つ組のhead,tailの抽出性能も個別に評価し,提案手法は特に多様なheadに関する3つ組を抽出する効果があることを示す.さらに3つ組に含まれるスパンが文の主題かどうかによって分けて性能を比較し,主題性が関係抽出に及ばす影響を論じる.