サブワード系列の変化が固有表現抽出に与える影響の調査

サブワード正則化によって，複数の分割結果を考慮することで，翻訳や文書分類タスクで精度の向上が得られている．しかし，複数のサブワード系列を用いた推論の調査はあまり行われてはいない．本稿では，固有表現抽出において，複数のサブワード系列から得られた推論結果と本来の推論結果との関係を調査した結果を報告する．結果として，サブワード分割に依らずに一致した推論結果を多く得られていた文はそうでない文よりも精度が良いことが確認でき，モデル間で比較した場合，サブワード分割に依らない推論ができているモデルほど精度が上がることが確認できた．また，固有表現抽出においてもサブワード正則化を用いた単一モデルアンサンブルにより精度を向上させる余地があることも分かった．