データ拡張による固有表現抽出の不確実性推定

本研究では，固有表現抽出タスクにおけるデータ拡張が不確実性推定に与える影響について調査する．医療や金融のような高い安全性が求められる領域では，予測結果が正しいだけではなく，その信頼度が高い必要がある．しかし，事前学習済みモデルを含む深層学習モデルはしばしば実際の正解率と乖離した確信度を出力するため，それらの領域への適用が妨げられている．また，その問題に対応する既存手法は推論コストが高い．我々は，ジャンル横断および言語横断の設定にて，固有表現抽出におけるデータ拡張が不確実性の推定性能に与える影響を調査した．その結果，データ拡張は多くの場合不確実性の推定性能を向上させ，データ拡張によって生成した文のPerplexityが低い場合はデータ拡張サイズを増やすことで，さらに不確実性の推定性能が改善することが判明した．