固有名詞置換による共参照解析データセットの拡張

共参照解析は共参照情報のアノテーションが高コストであるため、深層学習の際に利用できるデータセットが限られているという問題がある．そこで本研究では，共参照解析において学習データ内の共参照クラスターに含まれる固有名詞を別の固有名詞に置換することでデータセットを拡張し，拡張データで学習した共参照解析モデルの性能を向上させることを目的とする．実験の結果，人物名の固有名詞を性別と特殊な例を考慮してランダムに置換する方式で拡張したデータセットで学習したモデルがベースラインモデルの性能を僅かに上回り，訓練データにおいて未知の固有名詞に対しての予測精度が向上していることがわかった．