大規模言語モデルを活用した大規模医療用語辞書メンテナンスの効率化

自然言語処理において，最も早くから利用されてきたリソースが辞書である．辞書は多様なタスクに有用であるが，構築やメンテナンスに要するコストが課題である．我々は，辞書データへの人手の修正履歴を活用し，未修正の用語に対して修正を自動提案するシステムを構築することで，質を担保しつつ低コストでメンテナンスが可能になると考えた．本研究では，構築中の50万語を超える大規模医療辞書において，医療用語のメタデータを自動修正する手法を提案する．実験では，専門的な医学知識を必要とする遺伝子バイオマーカの表記ゆれの修正性能を検証した結果を報告する．本手法は，多くの辞書メンテナンス負担軽減に貢献するものである．