大規模言語モデルによる日本語診療テキストからの人名抽出

診療テキストの二次利用において，テキスト中の個人識別情報を処理し，個人を識別不能にすることは重要である．本稿では識別情報の中でも特に人名を対象とし，エンコーダ型事前学習済言語モデル（BERT）を微調整したモデルと，zero-shot設定のデコーダー型大規模言語モデル（LLM）の間で，疑似人名を埋め込んだ日本語診療テキストからの人名抽出を比較した．実験の結果，BERTは評価データ全体でF1が0.971と高い性能を示した一方，BERT微調整時の学習データに含まれない人名に対してLLMがBERTを上回ることが明らかとなった（0.899vs0.876）．この実験結果に分析と考察を加え，人名抽出モデルの実応用に向けた知見を示す．