自己修正に基づく固有表現抽出モデルの指示学習

固有表現抽出における過抽出やラベルの認識誤りは，典型的な性能低下の要因であり，大規模言語モデルにおいても頻出する課題である．本稿では，固有表現抽出を学習する過程で，抽出エラーを自己修正(Self-Correction)するための指示学習を提案する．本研究における自己修正の学習は，固有表現抽出の教師データのみ参照し，抽出エラーの検証や修正に関する追加アノテーションを必要としない．化学分野の特許を対象とした固有表現抽出において，自己修正に基づく指示学習を導入することで，固有表現の抽出エラーを大幅に抑制できることを示した．