LLMを用いた関係抽出のデータ拡張におけるデータ選定と利用方法の検討

関係抽出におけるLLMを用いたデータ拡張において，生成されたデータを評価するための指標と拡張データを利用する学習手法について提案する．具体的には，生成されたテキストの正しい関係トリプルの内容の保持と多様性の評価のため，元の訓練データのテキストと生成されたテキストの比較方法について検討・比較を行う．また，拡張データと訓練データの分布の違いによる悪影響を抑えるために拡張データと訓練データを順に学習に利用する手法について提案する．DrugProtデータセットを利用した実験では，拡張データの違いが抽出性能に大きく影響することと提案した学習手法によって拡張データによる悪影響を抑えられることを確認した．