反復的な抽出により抽出結果を精錬する生物医学イベント抽出

生物医学イベントはテキストに記述された遺伝子やタンパク質などのエンティティ間の相互作用や状態変化などの生物学的反応であり，文献からの生物医学イベントの抽出はゲノム解析や新薬の開発の補助などへの幅広い応用が期待される[1]．生物医学イベントには3つの複雑な構造が存在する[2]．1つ目は，1つのトリガーに複数の引数が対応する1対多の関係の構造である．2つ目は同一のトリガーが複数の異なるイベントタイプに対応する重複構造である．例えば，図1では「過剰発現」というトリガーからGene_expressionタイプのイベントとPositive_regulationタイプのイベントが同時に対応する．3つ目はイベントが別のイベントの引数となる階層構造である．例えば，図1では「過剰発現」をトリガーとするイベントが「必要」をトリガーとするイベントの引数となる．これらの複雑な構造を持ったイベントを正確に抽出するためには，複数のイベント間の関係を考慮する必要がある．生物医学イベント抽出における既存手法ではイベントを順に抽出する手法が主流である．例えば，Trieuら[3]は深層学習モデルを用いてエンティティとトリガーを検出した後，再帰的にイベントを構築する．また，Wangら[4]は質問応答の枠組みで「このイベントの引数は何か」など質問を繰り返し，イベントの要素をあらかじめ決められた順番で抽出E3E1トリガー：エンティティ：v-erbAの過剰発現はその機能に必要である。E2E3:Positive_regulationE1:Gene_expression必要トリガー過剰発現トリガーv-erbAThemev-erbAThemeE2CauseE2:Positive_regulation過剰発現トリガーE1Themeし，イベントを構築する．これらの手法では，既に抽出された他のイベント情報を活用して，抽出の誤りを修正する機構を持たない．この結果，抽出の誤りが修正されないまま最終的なイベント構造が構築され，複数のイベント間で矛盾が生じる可能性がある．本研究では，この問題を解決するため，抽出したイベント情報を活用して予測を段階的に改善するイベント抽出手法を提案する．具体的には，エンティティ・イベント間の関係を捉えることができる表形式[5]で表現した抽出結果を，反復的な精錬能力を持ち画像生成などの分野で成功を収めている拡散モデル[6]を用いて反復的に精錬する．本手法では，各ステップにおける抽出結果を条件として，新たな抽出結果を「生成」する拡散モデルの逆生成過程を通して，抽出の誤りが修正されることを期待する．本研究の貢献は次の通りである．1.拡散モデルの反復的精錬能力を利用し，表形式で全体を表現した抽出結果を段階的に改善しながらイベント抽出を行うフレームワークを提案した．