複数データセットで情報を共有する固有表現抽出

本研究では，複数のデータセットにおけるラベル付けの違いを効果的にモデル化し，複数データセットで学習を行うために，条件付き変分オートエンコーダ（ConditionalVariationalAutoencoder;CVAE）をスパンベースの固有表現抽出（NamedEntityRecognition;NER）モデルに統合する先行研究からエンコーダの変更と条件ベクトルの学習を行う．実験では，複数の生物医学データセットを用いた学習を行い，BioREDデータセットでの評価で提案手法の有効性を示し，性能向上を確認した．