CVAEによる複数データセットからの固有表現抽出

固有表現抽出などで主流となっている教師あり深層学習で高い性能を達成するには大量のラベル付きデータが必要になる．ラベル付きデータを増やすために既存のラベル付きデータセットを複数組み合わせて使用する方法が考えられるが，データセットごとにラベル付けの違いがあり性能が上がるとは限らないという問題がある．そこで本研究ではデータセットごとのラベル付けの違いをCVAE(ConditionalVariationalAutoencoder)を用いた損失関数を加えることで弱い制約として固有表現抽出モデルに与える手法を提案する．実験では生物医学文書に対する固有表現抽出において提案手法の有効性を示した．