変数定義抽出におけるテンプレート文を活用したデータ拡張法

科学技術論文における変数定義の抽出は，論文の理解や活用に欠かせない．しかし，分野によって変数定義の長さや構成する単語は異なるため，既存の変数定義抽出手法の性能は分野間で差がある．各分野の学習データを用意することは性能向上に効果的だが，高品質な学習データの作成コストは高い．この課題を解決するため，本研究では，変数を定義するテンプレート文と学習データ中の変数-変数定義ペアから新たな定義文を生成する手法を提案する．化学プロセス関連論文からの変数定義抽出において，提案手法で生成した定義文で学習した定義抽出モデルは，山本ら[1]のモデルを上回る正解率89.6%を達成した．