否定アノテーション付きコーパスの統一に向けた否定スコープの自動変換

否定スコープ認識は，否定要素の影響範囲を特定するタスクである．このタスクに利用される主要コーパスBioScope,SFU,Sherlockは，異なる基準の否定スコープアノテーションをもつ．そのため，否定スコープ認識モデルのﬁne-tuningにおいてこれらのコーパスを単に結合したデータを用いると，モデルの性能が低下するという問題がある．本論文では，同一の否定スコープアノテーションをもつデータを増やすために，BioScopeとSFUの否定スコープをSherlockの否定スコープへ自動変換する手法を提案する．提案手法により変換したBioScope,SFUとSherlockを結合したデータセットを用いて否定スコープ認識モデルをﬁne-tuningすることで，モデルの性能が向上することを確認した．