IDレベル関係抽出における不要な文の自動選択

るため，著者らはルールの代わりに学習による重要関係抽出は文書中に出現するエンティティ同士の単語の選択手法を提案した[2]．意味的な関係を抽出するタスクであり，データベー本研究ではこの学習ベースの重要単語の選択手ス拡張や下流タスクでの利用性から広く研究されて法をIDレベル関係抽出に拡張し，入力文中の不要いる[1,2,3]．既存研究では文書中に出現するエンな文を自動選択するIDレベル関係抽出モデルを提ティティの特定の言及スパン同士の間に成立する関案する．提案モデルは関係抽出対象のエンティティ係を抽出する言及レベルの関係抽出が広く取り組まIDペアと各文の表現ベクトルから，その文の重要度れてきた[1,2]．一方で，文書中には同一エンティスコアを計算し，この重要度スコアに基づいて不要ティを表す言及が複数出現することが多く，文書のな文を離散的にマスクする．マスクの基準はタスク意味をよく捉えた関係抽出のためには，文書中の同損失からend-to-endに学習する．一エンティティについて情報の統合が必要である．実験では生化学分野の論文概要上でのIDレベルそこで，近年，エンティティ間の関係性を取り関係抽出を取り扱うBioREDデータセット[3]を用扱う研究が取り組まれ始めている[3]．このよういて，提案モデルの評価を行った．実験結果から，な研究では，各エンティティに対する言及を専門提案モデルの性能はrecallに比べてprecisionが高く家が整備する用語データベース上のIDにリンクなる傾向が確認された．また本研究では，提案モデすることによって概念的な同一性の粒度を取りルを用いたパイプライン情報抽出システムの構築と扱う，IDレベル関係抽出のタスク設定が一般的評価も行った．このパイプラインシステムは，関係である．IDレベル関係抽出における抽出結果は抽出に加えて固有表現抽出とエンティティリンキン(IDArg1,relation,IDArg2)のトリプルの形で表現されグを実施することで，テキストのみを入力としたIDる．エンティティ各項がすでにデータベース上のレベルの情報抽出を実現した．IDとリンクされているため，言及レベルの関係抽本研究の主な貢献は以下の2点である．―3078―.ID表現BERT文分割スパン表現(ID=Arg1)×1文1スパン表現(ID=Arg2)×1×0文2BERTスパン表現(ID=Arg1)入力文書×0............文SBERTスパン表現(ID=Arg1)•不要な文の判断をタスク損失からend-to-endに学習する，入力中の不要な文をマスクするIDレベル関係抽出モデルを提案し，BioREDデータセットで評価した．提案モデルは不要な文をマスクしない場合に比べて，precisionが高くなることを確認した．•テキストのみの入力からIDレベルの関係を抽出するパイプライン情報抽出システムを構築し，BioREDデータセットで評価した．最終的な関係抽出の性能として，システムは32.2%のテストF値を記録した．