固有表現抽出における大規模言語モデルを用いた自動アノテーション

固有表現抽出（NER）は自然言語処理の重要なタスクであり，幅広く応用されている．しかし，人手によるアノテーションは，コストの高さ・倫理的問題・品質の一貫性・機密情報保護等の問題が喫緊の課題である．本研究では，大規模言語モデル（LLMs）から生成したアノテーションを人手によるものと統合することで，この課題に取り組む．また，LLMsによるアノテーションではクラス分布の不均衡が引き起こるという副次的な問題を特定し，対処策としてLabelMixingを提案する．提案手法によりNERタスクの性能を強化するだけでなく，コストの大幅な効率化を図る．複数のデータセットで比較した結果，提案手法は，同一のアノテーションコスト下で，人手のアノテーションに比べ高い性能を示しただけでなく，学習データセットの品質が低い場合に顕著な性能の安定性向上に寄与した．