\section{はじめに}
固有表現は情報抽出技術の進展に伴った概念の形成以降，定義および抽出技術の確立が進んできた．現在，一般ドメインにおける人名，地名，組織名などについては，大量のトレーニングデータが用意されていれば，深層学習を活用した技術により，かなり高い精度での抽出が可能となっている（岩倉2015）．一般ドメインだけでなく，本論文で紹介する化学，医療・薬事，企業情報・金融，機械加工・交通・文学（小説）・食・土産品などの幅広いドメインにおいて固有表現抽出技術の応用が強く求められている．本論文では，このようにドメインに依存した固有表現の定義や抽出技術についての研究動向を調査し，実際に特定ドメインにおける固有表現抽出を試みる技術者の一助となることを目的に現状をまとめた．その際，各研究で使われている技術や手法の詳細を分析するのではなく，どのドメインでどのような対象の抽出が何のために試みられているのかといった，技術応用のあり方を探ることに重点を置いた．現状を調査するにあたり，以下4つの学会大会誌および3つの学会論文誌での発表論文を参照し，その中からドメイン依存の固有表現抽出をテーマとしたものを抽出した．該当したのは，総論文数数千件のうち52件であった．・言語処理学会年次大会（2019年～2022年）・「自然言語処理」（2018年1月～2021年12月）・情報処理学会NL研究会（2018年5月～2021年9月）・情報処理学会論文誌（2018年1月～2021年12月）・人工知能学会全国大会（2018年～2021年）・人工知能学会論文誌（2018年1月～2021年12月）・電子情報通信学会テキストアナリティクス・シンポジウム（2011年7月～2021年11月）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2
\section{ドメインごとの状況}
上記のようにドメイン依存の固有表現抽出をテーマとする論文を調査し，内容をドメインごとに分類した．その結果，化学ドメインの論文が最多の25件であり，その後医療・薬事ドメインと企業情報・金融ドメインが同数の各5件であった．また「ドメイン」としては1～3件程度の研究でも，それらを合計すると17件となった．それぞれのドメインの特徴と，代表的な研究例を以下に紹介する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.1\subsection{化学ドメイン}過去3年間で固有表現抽出の応用研究がもっとも活発に行われているのは化学ドメインであり，全体の52件中25件が該当した．中でも化学物質名やそれらの関係抽出タスクが多い．化学物質名は2015年時点で2分30秒に1件新たにCAS(ChemicalAbstractsService)に登録されているとされ（岩倉・吉川2020），人手での処理が困難であり，機械で自動的にリスト化したいというニーズが高い．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\begin{tabular}{l|p{38zw}}\hline\multicolumn{1}{c|}{種類}&\multicolumn{1}{c}{概要}\\\hlineデータセット&CHEMDNER：化学分野の文献10,000件に対し化学用語のタグを付与したコーパス．\\&CHEMPROT：化学物質・タンパク質間の相互作用の関係200万件以上について，複数のデータベースを統合したもの．\\&ChEMU：特許文書180件から1,500カ所を抜粋したものに対し，化学用語のタグを付与したコーパス．\\\hlineBERTモデル&BioBERT：生物医学分野の論文コーパスで事前学習させたBERTモデル．\\&SciBERT：計算機科学分野・生物医学分野の論文コーパスで事前学習させたBERTモデル．\\\hline知識&PubChem：アメリカ国立衛星研究所が管理する世界最大級の化学物質名などのデータベース(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)．\\&ChEBI：化学種のデータベース／オントロジー(https://www.ebi.ac.uk/chebi/)．\\&CAS(ChemicalAbstractsService)：アメリカ化学会文献抄録サービス．登録件数約2億件の化学物質レジストリを運営(https://www.cas.org/)．\\&日本化学物質辞書：科学技術振興機構が作成する有機化合物データベース(https://jglobal.jst.go.jp/info/nikkaji)．\\\hline\end{tabular}\caption{化学ドメインの固有表現抽出タスクで利用可能な資源}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ニーズの高さや事例の多さを反映し，化学ドメインに依存したデータセットなどの資源が複数公開されている．固有表現抽出を含めた情報抽出タスクのデータセットとしては，CHEMDNER(Krallingeretal.2015)，CHEMPROT(Krallingeretal.2017)，ChEMU(Heetal.2020)などがあり，固有表現抽出にも活用可能なBERTモデルとしては，化学関連の文献から事前学習したBioBERT(Leeetal.2019)やSciBERT(Beltagyetal.2019)といったものがある．化学物質データベースとしてはPubChem(Kimetal.2016)やChEBI(Degtyarenkoetal.2008)などが広く利用可能であり，固有表現抽出のための知識として活用されている．化学ドメインにおいては，化学物質の種類が多いため，ひとつひとつの出現頻度が低いことが課題のひとつである．学習データ中の出現頻度が低い，または存在しない化学物質名が大量に存在するため，固有表現抽出の再現率が下がるといった影響を受けやすくなっている．そのため何らかの辞書を利用または新たに構築することで精度低下を防ぐ試みがおこなわれている．たとえば，深層学習（BiLSTM＋CRFモデル）に外部知識源(WikiData，PubChem，ChEBI)から作成した化合物辞書と日本化学物質辞書を組み合わせることで，原材料と製造方法の抽出精度を高めた手法がある（邊土名他2019）．これは日本語版Wikipediaの化合物記事から，化合物の原材料・製造方法を抽出する手法を検討したものである．化合物の原材料・製造方法は，化合物の6属性（原材料・製造方法・種類・別名・用途・特性）の中でもパターンでの抽出がほぼ不可能で，文脈を考慮する必要もあるため，抽出が難しいとされている．だが本手法では，辞書の利用により適合率を2～10ポイント，再現率を8～26ポイント向上させることができた．現在広く使われている手法をベースに，その欠点を補完する研究も行われている．新城ら(2021)は化学論文から化学物質間の相互作用等の関係を自動抽出する手法として，BioBERTを基礎としてその精度を高める方法を検討した．BioBERTは大量のラベル付きデータを必要とするが，ラベル付けに専門知識が必要となるため，コーパスの構築にコストがかかる．また関係抽出タスクでは構文情報が手がかりになると期待されるが，BERTはそれを利用しておらず，しかも単に構文解析結果を利用するだけでは処理効率が下がる懸念がある．そのため新城らは，CHEMPROTなどのラベル付きデータおよびPubMedにラベルを付与したデータで固有表現抽出器・関係抽出器の学習を行った．また，PubMedに構文情報が反映される形でラベルを付与したため，大幅に効率を高められる．評価の結果，この手法ではBioBERTより高い精度が得られ，また構文解析結果を用いる手法より最大29倍高速に処理できることが示された．学習データ確保に対するアプローチとして，DistantSupervision(DS)によるタグ付与の自動化が注目されている(Yangetal.2018)．化学物質名の固有表現認識においては，何らかの辞書データとテキストを照合させることで，辞書に登録された化学物質名部分を正解とする学習データを作成できる．辰巳ら(2019)はさらに，そのようなDSを用いた固有表現抽出手法の主な課題は(1)化学辞書には「water」のような一般用語が多く混在するため抽出時にノイズが多くなる，(2)化学ドメインには略称や表記揺れが多いため学習データの再現率が低くなる，の二つであるとし，その解決手法を提案した．手法には3つのサブタスクがあり，すなわち(1)DSデータ作成，(2)ノイズ除去，(3)コーパス拡張である．(1)では化学物質名辞書をCTD(ComparativeToxicogenomicsDatabase)，MeSH(MedicalSubjectHeadings)，PubChem，一般用語集であるGoogle10,000Englishの複数の組み合わせで作成した結果，PubChemからGoogle10,000Englishを取り除いた単語集合で最も高い適合率を得る一方，PubChemとMeSH，CTDの組み合わせにより最も高い再現率を得た．またDSデータ作成において対象文献の出版年度とカテゴリを評価データであるChemdNERとそろえることでさらにF1値を向上させた．(2)ではNERの予測モデルに基づくノイズ除去を行い，適合率，再現率，F1値を向上させた．(3)ではDSデータの特定単語を辞書単語と入れ替えたデータを追加することでコーパス拡張を行い，文数を約3～7倍（条件により変化）程度に増加させた．深層学習モデルが必ずしも高精度な結果を出すわけではない．牧野ら(2020)による，無機材料文献から材料合成プロセスを抽出する研究では，深層学習モデル(BERT)とデータセット観察により得たルールモデルを比較している．性能評価実験の結果，マクロF値の比較で前者が0.546\textpm0.006，後者が0.888と，より高精度な結果を出した．ただし前者が正しく抽出した関係で後者が誤っている例もあり，両方を組み合わせる方法を検討する必要があるとされている．化学ドメインの中でも，抽出したい化合物の内容はさまざまである．山口ら(2021)は超電導材料に関する情報を文献抄録から効率よく抽出するシステム構築を目指し，固有表現・関係・イベントを抽出するモデル(DyGIE$++$)と，主題材料分類モデル(Longformer)，およびこれらを統合しスロット抽出するルールベースモジュールを作成した．その結果，固有表現・関係・イベント抽出モデルはF値が72.9から96.7と高い性能を示し，主題材料分類モデルでもF値は平均83.9となった．スロット抽出モジュールも併せたシステム全体としてはF値は64.7を実現した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.2\subsection{医療・薬事ドメイン}化学ドメインに次いで事例が多かったのは医療・薬事ドメインと金融・企業情報ドメインで，いずれも調査対象の論文中5件が該当した．本項ではまず医療・薬事ドメインについて述べる．このドメインにおける固有表現抽出の応用先は，電子カルテの分析や，薬剤情報抽出，SNSからの障害情報抽出などがあり，抽出元テキストや抽出した情報の利用目的・利用者が化学分野より多様である．電子カルテ分析に関しては2件の研究があり，1件は分析技術開発の基盤となるコーパス構築をテーマとしたもの，1件は臨床現場で医師をサポートするためのシステムをテーマとしたものであった．前者は約45,000の症例報告文書の中で，病名および症状が記述された部分を人手で抽出しタグを付与したものである（荒牧他2018）．コーパス自体だけでなく，その過程で議論された病名・症状の定義やタグの付与指針，コーパスを使って開発した病名抽出器も公開されている．電子カルテ分析に関するもう1件の研究は，電子カルテの自由記述部分から医師の判断のサポートに役立つ情報の抽出を試みたものである（加藤他2019）．電子カルテは近年多くの医療現場で導入され，数値データや画像データを対象とした研究例は多いが，自然言語による自由記述部分は解析が難しく，研究が少ないのが現状である．患者のプライバシー保護のため，電子カルテの実データを研究で利用するにも制限がある．そこで加藤らは，抗がん剤の副作用として皮膚障害を持つ患者の模擬電子カルテを作成し，その自由記述部分から抽出する「\textlessbodyregion\textgreater手指\textless/bodyregion\textgreaterに\textlesssymptoms\textgreater亀裂\textless/symptoms\textgreaterが出来ます」のような表現に基づいて皮膚障害の重症度を判定する手法を提案した．キーワードと辞書（医療参考書等を元にした550語）を利用した機械学習(SVM)の手法に加え，ルールベースの手法も構築し，性能を比較した．評価の結果，疾患の種類によって機械学習の方が正確度が高い場合とルールベースの方が高い場合があったが，いずれも正確度7割前後と人間と同程度の性能を実現できた．なお生命科学関連では英語の論文抄録を対象にしたGENIAコーパス(Kimetal.2003,2008)がよく利用されており，BioNLPやBioCreativeといった国際ワークショップ等での固有表現抽出やイベント抽出タスクでも活用されている．薬事関係では，新規薬剤開発コスト低減のために医薬品添付文書の活用を目指す研究が見られた（小島他2020）．新規商品開発の参考とすることを意図した固有表現抽出の応用例は化学ドメインでもよく見られるが，本研究は医薬品添付文書に着目した点が特徴的である．医薬品添付文書には製薬の参考にできる詳細な情報が記述されていることが多く，PDF形式ながら公開されているため，構造化して利用できる状態になれば有用と考えられる．ただ自然言語で書かれておりほとんどタグ付けされていないため，活用が進んでいない．小島らは医薬品添付文書にはテキストを含むPDFと付随するSGMLの形で構造化されたデータがある点に注目した．SGMLのデータからは，「有効成分」「禁忌」「臨床成績の表」といったクエリと，それとペアで抽出すべきテキスト（たとえば「有効成分」に対しては「リセドロン酸ナトリウム水和物86.1mg」）のようなタグの代替データが抽出できる．小島らはそのデータとPDFから抽出したテキストをマッチングさせることでデータセットを構築した．この方法によって構築した2018年分のデータを使ってBiLSTMを含むネットワークでの学習を行い，2019年分データでモデルを検証した．その結果，クエリと回答の厳密一致でも正答率0.56という性能を実現した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.3\subsection{企業情報・金融ドメイン}前述の通り，企業情報・金融ドメインでも，調査対象中5件の論文が該当した．投資家やそれを顧客とする金融機関にとって，各企業が発表する決算資料等の文書や新聞記事等の分析は，文書量が膨大であることから大きな負担となっている．また投資家に限らず，たとえば得意先・取引先の状況を把握するために，新聞記事等を元に企業情報を効率よく理解したいというニーズは高い．それらの作業を効率化するべく，決算資料や新聞記事からの情報抽出の試みが多く見られている（坂地他2020）．該当の5件中2件は，名刺管理サービス「Sansan」に付帯するニュース配信の中での固有表現抽出を目的とするものだった．そのうち1件はニュース記事から「企業活動の中で生まれたモノやサービスを表す名称」（たとえば商品名，サービス名，運営する施設名，キャンペーン名など）を抽出する手法を検討したものである（奥田・高橋2020）．その手法では，ニュース記事のタイトルと本文から鉤括弧（「」および『』）内の文字列を抽出し，それが抽出目的の企業キーワードであるかの判定を，BiLSTM-CRFにContextualStringEmbeddings(CSE)を組み合わせて行った．実験の結果，ふたつのベースライン手法（1.すべての鉤括弧内文字列をキーワードとした場合，2.鉤括弧前後10単語のBag-of-Words表現を用いたSVMによる二値分類の場合）と比べて適合率・再現率ともに高く，F値は0.83となり，提案手法の効果を確認できた．柳井ら(2020)は有価証券報告書や有価証券届出書等の金融分野の開示文書から「売上高」・「自己資本比率」等の経営指標の表現を抽出する手法を提案した．これらの文書では「〇〇を運用上のベンチマークとして」「〇〇を対象指数として」など一定パターンの記述が多用されるため，構文木の木構造のパターンマッチを行うStruAP(Structure-basedAbstractPattern)を提案し，木構造パターンを62件定義することで，目的とする経営指標の抽出を試みた．30社の有価証券報告書から経営指標を抽出したところ，文書単位での再現率80{\%}，適合率93.7{\%}という結果となった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.4\subsection{その他}本稿の調査対象の中では，上記の分野以外に，食ドメインで3件，機械加工・交通・文学（小説）・土産品といったドメインで各2件ずつ論文が発表されていた．他にも，会議録からの法律名抽出や将棋解説文からの固有表現抽出，陸上競技ブログからの活動記録抽出など，「ドメイン」として分類すれば各1件となるものの，特色ある研究テーマが発表されている．食ドメインでは，消費者がインターネットに書き込むレストランレビューをマーケティングに利用することの実現可能性を探るべく，レビュー上の食べ物・飲み物表現を抽出する試みがあった（新堂他2018）．「どのような食べ物・飲み物がトレンドであるかを把握するタスク」を仮定し，個々の食べ物・飲み物とその性質（味，香り，形状等）を詳細に描写する表現（例：「香り高くのど越し抜群のおいしい十割そば」）の抽出を目指した．食べログのレビューデータから，店舗ジャンルごとに同数のレビューを抽出し，食べ物・飲み物表現に対し人手でタグ付けし，ナイーブなCRFベースのモデルとBiLSTM-CNNs-CRFベースのモデルを作り比較した．結果として，前者のモデルでは再現率が低くなる傾向があり，後者では再現率が改善したが適合率が若干低下するといった知見が得られ，今後のマーケティング利用に向けた基礎を作ることができた．同じく食ドメインで，レシピからの固有表現抽出に必要な教師データを低コストに補完する方法の検討もなされた（平松他2018;原島2019）．そのような手法としては既存の辞書などの言語資源が使われることが多いが，単に解析対象のテキストと辞書内の表現をマッチングするような手法では辞書に含まれる表現しかカバーできない．そこで，レシピ内の表現を既存の料理オントロジーの属性ラベル（「材料－魚介」「調味料」など）に分類し，その結果を固有表現抽出器に入力することとした．これによって直接辞書に含まれない表現まで分類ができ，その後の固有表現抽出の性能をさらに高められる．固有表現抽出にBiLSTM-CRFを用い，上記の単語分類器を組み合わせた提案手法と固有表現抽出器のみの手法などを比較した結果，提案手法の性能が他の手法を上回った．ほかにもレシピ関係では，「風邪に効く食材を使った料理」のレシピを紹介するシステムを作るために，掲示板のテキストから食材と効能の対を抽出する手法を使った研究も見られた（角谷他2019）．機械加工ドメインでは，技術文書内に記述される機械加工因子とそれら同士の関係（Aが増すとBも増すなど）を抽出する手法が提案された（稲熊他2021）．機械加工分野では高齢化により技術継承が急がれており，中でも熟練を要する工程策定業務の継承が課題となっている．工程策定には，「切削速度が増加すると切削速度が増す」といった機械加工因子（切削速度・切削温度など）間の関係の知見が必要となる．機械加工因子用語は，たとえば「切削加工」に「切削」と「加工」が含まれ，「切削加工」は「切削」という過程における「加工」という方法である，といった入れ子構造がある．また機械加工因子用語の間に，「切削速度が増加すると切削温度が増す」といった関係が記述されている場合があり，そこには「増加する」「増す」のように「トリガワード（「物理量を示す二用語間の変化を表す単語」と定義）がよく使われている．そこでこの研究では，用語の入れ子構造およびトリガワードを考慮しながら，用語と関係の同時抽出を行っている．その結果，用語抽出と関係抽出を別々に行うよりもマルチタスク学習モデルの方が高精度を得ることができた．文学ドメインにおいては，ライトノベルのような創作テキストを「銀髪赤目の少年」や「長身のメイド」といった登場人物の特徴に踏み込んで探索できる機能へのニーズがあるとして，小説から人物情報を抽出する手法の提案があった（岡・安藤2021）．小説本文内で，登場人物の名前や性別，年齢や容姿といった表現にタグ付けし，BiLSTM-CRFをベースとした複数のモデルで学習を行い性能を評価した．性能が最良となったモデル(BiLSTM-CRF)では，性別や年齢などの表現で高いF1値（それぞれ95.95，92.62）となっただけでなく，人物関係（例：兄，相棒）や職業・立場（例：竜飼い，最高権限者）といったより多様な表現でも80以上の高いF1値を達成できた．土産品ドメインでは「現地でしか購入できない土産」の情報をWebから収集するシステムの構築を目指し，ブログから土産名・店名を抽出するモデルが提案された（池田・安藤2019）．具体的には，Yahoo!ブログの菓子・デザートカテゴリを土産名で検索し，ヒットした記事に対し人手でタグ付けしたうえで，深層学習モデル（BiLSTM-CRFやChar-BiLSTM-CRFなど）とCRFモデルを用いて固有表現抽出を行った．その結果，前者は学習データに含まれる固有表現に対し，後者は学習データに出現しない固有表現に対し，それぞれ有効であることが確認できた．法律ドメインでは，会議録中の法律名をWikipediaの項目に結びつける試みがあった（桧森他2020）．法律名には「特定複合観光施設区域の整備の推進に関する法律」を「カジノ解禁法」「IR推進法」と呼ぶなど，人手でも判断が難しい表記揺れがありうる．そのため，表記揺れも含めてあらゆるメンションを「法律名を表す語句」と定義し，言及抽出及び曖昧性解消の両方を同時に行うこととした．国会・地方議会会議録10日分に対し人手でタグ付けし，BERTで固有表現抽出モデルを作成してメンションを抽出，それをWikipedia記事に結びつけることで曖昧性解消を行っている．小売ドメインにおいては，ECサイトの商品タイトルから商品名を抽出する手法が提案された（張2019）．ECサイトでは，各小売店が自社の取り扱い商品を検索結果の上位に表示させるため，商品名に加えて「純正品」「送料無料」といった文言や商品の品番などの情報が付加されることが多く，ユーザーやサイト運営者にとってはわかりにくいことがある．そういった付加情報は多くが名詞や名詞句の羅列であり，一般的な文章とは構造が異なる．そこで当該研究では，TF-IDFやCRF，BiLSTM-CRFといった手法で商品タイトルから商品名を抽出し，その精度を比較している．科学ドメインの論文から，数値表現を通じて技術トレンドを抽出しようとする試みもあった（黒土他2020）．本研究では「半導体の集積度は18カ月ごとに2倍になる」とした「ムーアの法則」に見られるように，技術的な傾向を数値表現から読み取れる可能性に着目した．数値表現の抽出にはルールベースのStruAP(Structure-basedAbstractPattern)というツールを用い，「dialecticconstant」と「10.2」のような，項目名と数値表現のペアを抽出した．\newline%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3
\section{考察}
以上を踏まえ，国内におけるドメイン依存の固有表現抽出の全体的な傾向を2点述べる．ひとつは固有表現抽出を行う目的の類型であり，もうひとつは技術的な傾向である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.1\subsection{固有表現抽出を行う目的の類型}上に取り上げた事例において，文書からの固有表現抽出を行う目的はさまざまだが，大別すれば(1)多様な固有表現そのものをより網羅的にまたは大量に獲得しようとするものと，(2)抽出した固有表現を通じて何らかの知見を得ようとするものに分けられる．以下にそれぞれの傾向を述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.1.1\subsubsection{多様な固有表現そのものを網羅的／大量に獲得しようとする研究}本稿で対象とした論文では，化学分野の固有表現抽出の多くがこれにあたる．化学分野では，日々大量に追加される化合物名を自動的に知識として蓄積して新薬開発に活用するといったことへのニーズが高く，そのための研究が数多く行われている．また企業情報ドメインではニュース記事から新たなモノやサービスの名称を抽出する研究を行ったが，これも発生する固有表現そのものの把握を目的とする研究だと言えるだろう．この類型では，目的とする固有表現が含まれるようなテキスト集合をいかに確保し，それをいかに効率よく，精度高く処理するかが課題となる場合が多い．その際，作成した知識を整理するためにも，知識作成に使うモデルの精度を高めるためにも，同義語や表記揺れの取り扱いが重要となる．また抽出したい固有表現はどのようなものなのか，抽出後にどのように使うのかといった細かな定義も必要である．固有表現定義の例は，上記の医療テキストコーパス構築の研究で詳細に見ることができる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.1.2\subsubsection{抽出した固有表現を通じて何らかの知見を得ようとする研究}固有表現抽出タスクにプラスして，固有表現同士の関係を抽出しようとする研究もよく見られる．本稿の中では，化学物質の相互作用関係抽出や，機械加工因子の関係抽出がそれにあたる．ここでも，抽出したい関係の定義や，それらを含む文書の確保などが課題となる．大量の文書を効率よく理解するために，文書の要点として固有表現を抽出しようとする研究も複数見られた．たとえばカルテにおける疾患の重症度，金融文書における経営指標，小説における登場人物の属性といったものである．この類型では多くの場合，抽出元の文書群は企業内などに蓄積されていて新たに入手する必要はないため，課題としては「要点」となる情報がどのようなものかといった定義や，その抽出処理の具体化，効率化が挙げられる．抽出した固有表現から，企業・組織のマーケティング活動に活用できるような社会的傾向を読み取ろうとする方向も検討されている．たとえば新堂らによる食べ物・飲み物表現の抽出の研究では，レストラン・レビューのテキストデータを分析してマーケティングに活用することを目指している．このようなシステムでは，抽出した情報を見たユーザーの何らかの意志決定（たとえば，「香り高い十割そば」が話題だから，レストランのメニューに入れる，またはWebサイトで取り上げる，など）に役立つことが求められる．抽出した表現を企業の意志決定の根拠とするためには，抽出元文書が適切かどうかの評価や，文書の出現時期や地域などテキスト外の情報を含めた分析，可視化の方法など，システム全体としての設計に工夫が求められるだろう．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.2\subsection{固有表現抽出の技術}はじめにで述べたとおり，技術の詳細な分析は本論文の主眼ではないが，この調査で分かった技術的な特徴をここで紹介する．固有表現抽出タスクの技術的手法としては，機械学習を使うものが主流となり，本稿の調査対象期間ではとくにBiLSTMの出力をCRFで処理した，BiLSTM-CRFが使われることが多かった．BiLSTM-CRFでは，まず入力単語を事前学習した単語ベクトルに変換する．次にBiLSTMが，そのベクトル列を入力として各単語に対し，固有表現らしさの点数からなるベクトルを出力する．最後にCRFがそのベクトル群を入力とし，ラベル間の依存性を考慮し，最適な固有表現のラベルを予測する．その精度をさらに高めるため，あるいはBiLSTM-CRFで必要な学習データの作成コストを下げるために，辞書等の言語資源を使うなど，さまざまな手法が組み合わされている．またBERTを使う手法も本稿で数件紹介しているが，直近の研究ではさらに大勢を占めるようになっている．ただし機械学習を使わなければ固有表現抽出ができないわけではなく，学習データが少ない場合や定形表現が多い場合などは，パターンマッチのようなルールベースの手法で課題解決できる場合もある．本稿の中でも，たとえば加藤らの電子カルテからの皮膚障害重症度判定の研究では，疾患の種類によってはルールベースの方が機械学習より高精度な結果となることがあった．また柳井らの金融文書からの経営指標抽出では，定形表現が多用されるドメインであるため，構文木のパターンマッチが有効であった．こうした技術的な詳細については，文献（岩倉・関根2020）を参照されたい．また実際に利用できるツールが，Githubなどの技術共有サイトでダウンロード可能になっていることが多いため，誰でも既存の研究を基盤としながら各自の課題に合ったシステムを作っていくことができる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\section*{まとめ}本論文では，過去数年の国内におけるドメイン依存の固有表現抽出技術の研究動向を調査し，各ドメインにおける応用のあり方を概観した．とくに研究が活発な化学ドメインでは，新規材料開発などを目的とする化学物質名抽出タスク，またはそれらの関係抽出タスクが多く見られ，研究を効率よく進められるようなデータベース，モデル等の資源も整備されている．医療・薬事ドメインでは，医療者支援や薬剤開発の効率化など，より多様な目的での固有表現抽出が確認され，企業情報・金融ドメインでは，膨大な企業情報を効率良く理解するための応用が見られた．その他，機械加工・交通・文学・食といった多様なドメインでの技術応用を俯瞰し，固有表現抽出の幅広く深い展開が確認できた．抽出した固有表現の使い方としても，固有表現そのものをリスト化するだけでなく，固有表現間の関係を捉えたり，傾向を分析したりといった多様な方向性が確認できた．技術面では，本論文での調査対象期間はBiLSTM-CRFとBERTが主流となっていたが，今後も各タスクに合わせたさらなる精緻化が期待される．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}\begin{thebibliography}{}\item荒牧英治，若宮翔子，矢野憲，永井宥之，岡久太郎，伊藤薫(2018).病名アノテーションが付与された医療テキスト・コーパスの構築.自然言語処理,2018,\textbf{25}(1),pp.119--152.[E.Aramakietal.(2018).DevelopmentoftheClinicalCorpuswithDiseaseNameAnnotation.JournalofNaturalLanguageProcessing,25(1),pp.119--152.]\itemBeltagy,I.,Lo,K.,andCohan,A.(2019).``SciBERT:APretrainedLanguageModelforScientificText.''In\textit{Proceedingsofthe2019ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandthe9thInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing},pp.3615--3620.\itemDegtyarenko,K.,deMatos,P.,Ennis,M.,Hastings,J.,Zbinden,M.,McNaught,A.,Alc\'{a}ntara,R.,Darsow,M.,Guedj,M.,andAshburner,M.(2008).``ChEBI:ADatabaseandOntologyforChemicalEntitiesofBiologicalInterest.''\textit{NucleicAcidsResearch},2008,\textbf{36}(Databaseissue),D344--D350.\item原島純(2019).レシピサービスと情報処理.人工知能,\textbf{34}(1),pp.3--8.[J.Harashima(2019).RecipeServiceandInformationProcessing.JournaloftheJapaneseSocietyforArtificialIntelligence,34(1),pp.3--8.]\itemHe,J.,Nguyen,D.Q.,Akhondi,S.A.,Druckenbrodt,C.,Thorne,C.,Hoessel,R.,Afzal,Z.,Zhai,Z.,Fang,B.,Yoshikawa,H.,Albahem,A.,Cavedon,L.,Cohn,T.,Baldwin,T.,andVerspoor,K.(2020).``OverviewofChEMU2020:NamedEntityRecognitionandEventExtractionofChemicalReactionsfromPatents.''In\textit{ExperimentalIRMeetsMultilinguality,Multimodality,andInteraction.Proceedingsofthe11thInternationalConferenceoftheCLEFAssociation},Vol.12260.LectureNotesinComputerScience.\item邊土名朝飛，野中尋史，小林暁雄，関根聡(2019).外部知識源を使用したWikipediaからの化合物情報抽出.言語処理学会第25回年次大会発表論文集,pp.791--794.[A.Hentonaetal.(2019).GaibuChishikigenwoShiyoshitaWikipediakaranoKagobutsuJohoChushutsu.Proceedingsofthe25thAnnualMeetingoftheAssociationforNaturalLanguageProcessing,pp.791--794.]\item桧森拓真，木村泰知，荒木健治(2020).会議録に含まれる法律名を対象としたEnd-to-Endのエンティティリンキングの性能評価.言語処理学会第26回年次大会発表論文集,pp.367--370.[T.Himorietal.KaigirokuniFukumareruHoritsumeiwoTaishotoshitaEnd-to-EndnoEntitirinkingunoSeinoHyoka.Proceedingsofthe26thAnnualMeetingoftheAssociationforNaturalLanguageProcessing,pp.367--370.]\item平松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