データセット説明文からの数値メタデータ自動抽出

機械学習研究において適切なデータセットの発見は重要な課題であるが，データセット説明文の多くは非構造化テキストであり，数値による検索が困難である．本研究では，データセット文書から数値情報を抽出し構造化メタデータとして整理するタスクを新たに提案する．まず，論文とリポジトリからデータセットに関する説明文書3,926件を抽出し，数値エンティティとその文脈に関するアノテーション済みコーパスを構築した．次に，数値情報と数値情報の補足情報（非数値情報）を二段階に分けて抽出するようモデルを訓練した．実験では，数値エンティティに対してF1スコア72.0%，非数値エンティティに対してF1スコア63.4%を達成した．