ラベル内容のエンコードとラベル間の制約に基づく補助コーパスを用いた固有表現抽出

自然言語処理分野における教師あり深層学習では，高い性能を達成するためには大量のラベル付きデータを含むコーパスが必要である．ラベル付きデータを増やす方法として，補助コーパスとしての既存のラベル付きコーパスの利用が考えられるが，コーパスごとにアノテーションの基準が異なるため，単純に補助コーパスを追加して学習しても性能が向上するとは限らない．本研究では，固有表現抽出を対象に，コーパス情報や説明文を含むラベルの情報を埋め込み表現にエンコードし，異なるコーパスのラベル間の違いを考慮しながら，補助コーパスを対象コーパスに追加して学習を行う新たなスパンベースのモデルを提案する．生物医学分野の2つの固有表現抽出コーパスについて，BC5CDRを対象コーパス，NCBIを補助コーパスとして，本提案手法を評価した結果，補助コーパスにより対象コーパスでの性能を向上できることがわかった．