他の文書の情報を利用する手法としては，複数文従来の文書単位深層関係抽出では，文書を個別に書を同時に処理する手法[6]があるが，大量の計算処理しており，他の文書で予測した関係を利用できリソースが必要であり，また，他の文書の情報をていない．そこで，本研究では，再学習せずに予測データベースの知識と関連付けることもできない．時に他の文書で予測した関係を知識グラフに関連付また，半教師あり学習を用いた手法[7,8]では，他けることで，低コストに処理単位を超えて情報を共の文書の情報をモデルが考慮するために再学習が必有する文書単位の関係抽出を提案する．実験では生要である．物医学分野の文書単位関係抽出データセットであるそこで，本研究では関係抽出における，知識グラBioREDデータセットにおいて，他の文書で予測しフに関連付けられた他の文書で予測した関係によるた関係による関係予測への影響を確認した．影響の調査を目的に，再学習のコストなしに，予測時に他の文書で予測した関係を知識グラフに関連

付けることで，低コストに処理単位を超えて情報を様々な分野で，新たなエンティティ間の関係を報共有する文書単位の関係抽出を提案する．具体的に告する文書は増え続け，人手でのデータベースの整は，既存のデータベースに登録されている関係情報備が追いついていない[1,2,3]．そのため，データで表現された知識グラフに，既存の関係抽出モデルベースの整備の補助を目的として，文書全体の情報[5]を用いて他の文書の予測を追加し，再び対象文を考慮した文書からの関係の自動抽出が求められて書の関係抽出を行う．このとき，他の文書から予測おり，その高い性能から深層学習を用いた手法が主した信頼性の低い情報が知識グラフに追加され，他流となっている．しかし，既存の関係抽出ではコーの文書の予測結果によって動的に変化する知識グラパスのみを用いており，データベースに登録されてフにモデルの再学習なしに対応できるようにするたいるエンティティの性質などの他の豊富な情報を利め，2つの工夫を行う．1つは訓練時に他の文書の用できていない．そのために，これらの豊富な情報予測結果を利用するための工夫である，評価時にはの有効性を調査することを目的とした関係抽出が研対象文書以外の文書の予測結果を知識グラフに追加究がされており，対象のエンティティ間を予測するして利用するが，訓練時にはそのような他の文書の際に，それらの周辺情報を利用できるため，高い性予測結果は存在しない．訓練時に予測された関係を能を達成している[4,5]．これらの研究では，知識利用する状況を再現するために，訓練データ内で交グラフにおけるエンティティの周辺情報の有用性が差検証を行うことで擬似的な予測データを作成し，示されている一方で，他の文書に記述された関係情利用する．もう1つは，知識グラフに追加する信頼報やエンティティの周辺情報は利用されていない．性の低い情報に対する工夫である．知識グラフに追他の文書に記述された情報は，他の文書を処理した加する予測は正しい情報とは限らないため，関係抽際に抽出されているため，その抽出された情報を利出モデルの予測確率を予測の信頼度として，信頼度用できれば良いと考えられる．しかし，従来の教師の高いものほど知識と同じように扱う．具体的にはあり関係抽出では文書を個別に処理しているため，エッジの重みで信頼度を表現し，エッジの種類は予処理単位を超えた情報の共有が起こらず，予測時に測した関係ラベルに対応させる．―2908―.本研究の貢献は次の通りである．•予測時に，モデルの再学習なしに，他の文書で予測した関係を知識グラフと関連付けることで，他の文書で予測した関係を処理範囲を超えて低コストで利用できる新しい関係抽出手法を提案•生物医学分野の文書単位関係抽出データセットであるBioRED[9]で，他の文書で予測した関係による関係予測への影響を確認