固有表現抽出タスクの形式の学習と様々なドメインへの適用

新聞社では，分析の目的や対象文書のドメインに応じた固有表現抽出（NER）が求められる．従来どおり，特定のドメインごとにNERモデルをファインチューニングするには，教師データの作成などに高いコストがかかる．一方，大規模言語モデル（LLM）を用いたFew-shot推論なども検討できるが，精度は十分とはいえない．そこで本研究では，LLMに対するNERプロンプトのフォーマットと，NERタスクそのものの形式を学習させるファインチューニング手法を提案する．このモデルでFew-shot推論を行い，少量のデータのみで特定のドメイン・ラベルへ適用させたNERを行う．