IDレベル関係抽出における不要な文の自動選択

用が可能であり，データベースの参照や拡張に直接言及を超えた文書に現れるエンティティ間の関係利用できたり，他の下流タスクでの利用時にIDにを，エンティティに対応するデータベース上のIDよる参照できたりするなど，応用上のメリットも大間の関係として抽出するIDレベル関係抽出が取りきい．組まれ始めている．IDにより文書を超えた利用性このようなメリットの一方で，IDレベル関係抽出の高い関係情報を抽出できる一方で，入力の広域化は言及レベルの関係抽出に比べて，入力として利用による不要な入力情報の増大が問題となる．本研究する文脈が必然的に長くなり，その結果，入力中にでは，関係抽出対象のエンティティIDペアに対す含まれる不要な情報も増えるという問題点がある．る入力文書中の各文の重要性を判断し，不要な文を関係抽出の性能向上には，関係の判断に必要な情報マスクするIDレベル関係抽出モデルを提案する．の取捨選択が重要であることが知られており，例えさらに固有表現抽出とエンティティリンキングを組ば単文上の言及レベル関係抽出では，ルールベースみ合わせることでテキストのみからIDレベルの関での文の構文木上の最短経路を用いた重要単語の係を抽出するパイプラインシステムを実現し，その選択手法の有効性が知られている[1]．この手法は，性能を明らかにする．観察によって得られたヒューリスティックに基づいており，重要な単語が選択できないケースが存在す