ニュース記事テキストにおける組織名の抽出

ニュース記事は日々多量に配信され，その情報の瞬時の整理・構造化が求められる．我々は，ビジネスや業界固有のトピックを含むニュース記事データを利用し，テキストに現れる組織名とそれに関わる情報を固有表現として抽出するモデルを構築した．モデルは，エンティティ単位での知識も埋め込まれたLUKEを採用し，単語境界をよりとらえられるようにトークナイザーや知識を更新した．公開データセットを用い，提案モデルによる精度検証を行い，一定程度の精度改善が見られることを確認し，また，実データに適用することで，実データでの情報抽出の精度改善に必要な課題を考察した．