複数の形式・表現の質問を利用した多角的な関係抽出

文献中から構造化された情報を取り出す情報抽出タスクの1つとして，文献中に存在する用語間の関係を抽出する関係抽出が研究されている[1,2,3]．既存の関係抽出手法の多く[2,4,5]は，用語ペア間の関係を事前に定義された候補の関係タイプから選択し，用語ペアを分類する手法である．これらの手法では，用語ペア間の関係を候補となる関係タイプから一度の処理で選択し分類するため，それぞれの関係タイプに特化した処理ができず，各関係タイプに着目できていない．それぞれの関係タイプに着目した関係抽出手法として，質問応答を用いた関係抽出手法[6,7,8]がある．これらの手法では，まず，候補となる関係タイプすべてに対して用語をスロットとして持つ質問文テンプレートを作成し，用語ペアの片方を当てはめることで質問文を作成する．作成した質問文と用語ペアを含む元の文を用いて質問応答を行い，回答が質問文に当てはめていない方の用語であれば，テンプレートに対応する関係タイプであると判定し，関係抽出を行う．質問応答を用いる手法では，関係タイプごとの質問を用いて質問応答を行うことで，そ…TLR7wasinhibitedbybaﬁlomycinA(1)…用語用語質問文テンプレートから作成Whatdecreasestheactivityof用語?・WhatdoesbaﬁlomycinA(1)decreasetheactivityof?・WhatdecreasestheactivityofTLR7?・DoesbaﬁlomycinA(1)decreasetheactivityofTLR7?・IstheactivityofTLR7decreasedbybaﬁlomycinA(1)?・・・複数の表現の質問を利用複数の形式の質問を利用質問応答モデル質問応答モデル各質問の回答を得る・TLR7・Yes・回答なし・No・Yes回答を元に関係の有無を判定INHIBITOR=TrueINHIBITOR=Trueれぞれの関係タイプに特化した処理が可能になるという利点がある．さらに，質問応答を用いた関係抽出手法は，質問を変更することで関係抽出の結果が変化するという，質問の柔軟性もある．しかし，既存手法はこの柔軟性を十分に利用できていない．そこで本研究は，質問応答を用いた関係抽出における質問の柔軟性を利用して，関係そのものを複数の方法で捉える多角的な捉え方が可能な関係抽出手法の実現を目的として，形式・表現の異なる複数の質問応答を用いる関係抽出手法を提案する．本稿で対象とする薬物タンパク質間関係抽出データセットDrugProt[9]の各関係タイプに対して，回答対象の異なる複数の形式の質問を作成し，関係抽出に利用する．また，各形式について，質問表現の異なる複数の表現の質問も作成・利用する．本研究の貢献は以下の通りである．•質問の柔軟性を利用して関係を多角的に捉える手法として，複数の形式・表現の質問を利用す.る手法を提案した．•複数の質問形式の利用が関係抽出に有効であることを示した．•質問の表現が関係抽出性能に影響を与えることを確認した．