情報抽出パイプラインにおけるエラー伝播抑制手法の提案：オーバーサンプリング、フィルタリング指向学習、概念対応

能である。また、このモジュール性により、メンテ本研究では、情報抽出パイプラインにおけるエナンスが容易になり、技術の進歩やユーザー要件のラー伝播問題を軽減するための方法を提案する。変化に迅速に対応ができる。エンティティの偽陰性問題(抽出漏れ)に対して、一方で、パイプライン型には、エラー伝播に対し「オーバーサンプリング」を導入する。また、エて脆弱であるという題題がある[16]。情報抽出パインティティの偽陽性問題(過剰抽出)に対しては、プラインではタスクが連鎖的に進行するため、NER「フィルタリング指向学習」を提案する。さらに、やED段階で発生したエラー(誤陰性、誤陽性)がエンティティ曖昧性解消による間違った概念とメンDocREタスクまで伝播し、システム全体の結果のションの紐づけの文書レベル関係抽出に対する影響質を損なうことが知られている[17]。エラー伝播へを軽減するために、「概念対応」を導入する。複数の主なアプローチとしては、複数のタスクを単一のドメインのデータセットを用いた実験の結果、提案アーキテクチャで処理するJointFrameworkが挙げ手法によって、情報抽出パイプラインのエラー伝播られる[18,3,5]。しかし、JointFrameworkはモデルに対するロバスト性が向上することを確認した。間の依存性を高めるため、前述したモジュール性や柔軟性が大幅に損なわれるという仕様的な欠点が