エンティティの階層的分類体系を用いた遠距離教師あり固有表現抽出

本論文では辞書を疑似データの作成に活用した固有表現抽出（遠距離教師あり固有表現抽出：DistantSupervisionNamedEntityRecognition）に取り組む．本論文では取得したいカテゴリの辞書のみを活用してきた従来研究とは異なり，分類体系全体を考慮する手法を提案する．具体的には分類体系に含まれる全てのカテゴリを含んだ疑似データを作成し，モデルの学習に利用する．実際に生物医学系のエンティティ・リンキング及び固有表現抽出のデータセット：MedMentionsとリンキング対象の知識ベース：UMLSを活用して遠距離教師あり固有表現抽出を行ったところ，ベースラインに比べてF1値において4.19ptの改善を達成し階層的な分類体系全体を考慮する重要性を明らかにすることができた．