近年，質問応答による関係抽出手法が提案され，高い性能を達成している．しかし，質問文は人手で作った固定のものが使われており，質問文の表現が抽出結果に与える影響は明らかでない．また，一般分野以外のタスクへの有効性は未知数である．加えて，質問応答モデルは関係抽出を考慮して設計されていない．本研究では，質問応答を用いた関係抽出手法の薬物タンパク質間関係抽出への適用を目指し，有効な質問形式の調査と，関係抽出に合わせた質問応答モデルの提案を行う．DrugProtデータセットを用いて評価を行い，質問文の形式の関係抽出の性能への影響と薬物タンパク質間関係抽出における質問応答の有効性を確認した．

近年，関係抽出に対して質問応答を用いる手法[1,2,3]が高い性能を示している．質問応答を用いた関係抽出手法では，まず，候補となるすべての関係ラベルに対して質問文テンプレートを作成し，そこに関係抽出の対象とする用語ペアの片方を当てはめることで質問文を作成する．作成した質問文と用語ペアを含む元の文で質問応答を行い，回答がテンプレートに当てはめていない用語であった場合にテンプレートが持つ関係が存在するとして関係抽出を行う．質問応答を利用した関係抽出手法は，質問文の表現を調整することで1つの関係を複数の視点から抽出することができるという利点がある．一方で，従来手法は人手で作成した固定したテンプレートを利用しており，質問文の表現の違いが関係抽出の結果にどのような影響を与えるのかは明らかにされていない．また，質問応答を用いた関係抽出手法は一般ドメインのデータセットを対象としており，薬学分野などの専門性の高いドメインに対する有効性は検証されていない．加えて，質問応答モデルが関係抽出のために設計されていないという問題点もある．そこで，本研究では，質問応答による関係抽出手法の薬物タンパク質への適用を目的として，薬物タンパク質間関係抽出のデータセットであるDrugProtデータセット[4]に対して2種類の質問文テンプレートのセットを作成し，質問文の形式の違いが関係抽出の結果に与える影響について調査を行う．また，質問応答を用いた関係抽出において，関係の有無を決定づけるテンプレートに含まれていない用語が回答かどうかを直接二値分類により判定する，関係抽出に特化した分類型の質問応答モデルを提案する．本研究の貢献は以下の通りである．•薬物タンパク質間関係抽出に対して質問応答を用いた手法を適用し，有効性を確認した．•質問文の形式が関係抽出の性能へ影響を与えることを確認した．•関係抽出への利用に特化した分類型の質問応答モデルを提案した．