\label{sec:intro}ニュース記事や論文などの自然言語で記述された情報は構造化されていないため，記述された情報を認識しなければ情報として利用できない．これを解決するために，文章中の情報を計算機で扱いやすい形式に構造化する情報抽出の研究が盛んに行われている\cite{hendrickx-etal-2010-semeval,uzzaman-etal-2013-semeval-tempeval,yamaguchi-etal-2020-sccomics}．情報抽出の中でも，文章中の用語間の関係性を認識する関係抽出は，網羅的に情報を扱うことができるため，盛んに研究されている\cite{hendrickx-etal-2010-semeval,zhang-etal-2017-position-relation-sentence-tacred}．近年の研究では，深層学習の台頭によって，今まで文内の用語間の関係性しか扱えなかった状況から，文をまたいだ用語同士の関係性を対象とした文書単位関係抽出への拡張が進んでいる\cite{li-etal-2016-cdr,yao-etal-2019-docred}．以前の関係抽出の研究の多くでは，一文中に含まれる用語ペアの間の関係性のみを対象として抽出する文単位関係抽出に焦点が当てられていた\cite{zeng-etal-2014-relation,miwa-bansal-2016-end}．しかし，これらは文をまたいだ用語間の関係である文間の関係が無視されている．そこで，文間の関係も抽出可能とした文書単位関係抽出へ拡張して一般化されている．文書単位関係抽出の研究は広く行われているが，深層学習による関係抽出の研究では後発の研究が独立していて，先行研究のモデルを同時に利用するのが難しい．例えば，\citeA{zhou-2021-atlop-relation-cdr-docred}は事前学習モデル\cite{devlin-etal-2019-bert,liu2019roberta}による関係抽出をしたが，用語の関係性を潜在的なグラフを作成した\citeA{nan-etal-2020-reasoning-lsr}の後発の研究にもかかわらず，用語間の関係性を考慮した構造をモデルに導入していない．このように先行研究の利点が後続の研究で利用しにくい要因の一つは，深層学習モデルの開発において，モデル構造などの変更をする際に方法が明確ではないことである．一般的に，深層学習モデルを変更するためには，既存のモデル構造を活かしてモデルに新たな点を追加し，チューニングをする必要があるため，開発のコストが高い．実装も画一的なルールが整備されておらず，それぞれの研究で異なるため，モデルの再実装が必要となり，容易に先行研究の利点を導入できない．また，既存の関係抽出の研究では，関係間の相互作用を明示的に考慮できていないという問題点がある．文書単位関係抽出では，一つの文書から抽出された複数の関係同士に関連がある場合がある．例えば，材料合成手順の抽出においては，材料に対する操作や条件の関連性が影響し合い，材料に対する条件が操作に対して影響を及ぼしあう\cite{mysore-nipsws-2017,mysore-et-al-2019-olivetti-corpus,makino-2022-extracting-inorganic-access}．また，イベントの時刻歴を時間関係によって表現して抽出する時間関係抽出では，事前の事前のイベントは事前のイベントである，というような時間的な制約が存在する\cite{pustejovsky2003timebank,uzzaman-etal-2013-semeval-tempeval,cassidy-etal-2014-annotation-timebank-dense,Natsuda-2015-jnlp-relation-interaction-doc,ning-etal-2018-matres}．本稿ではこのような関係同士で及ぼしあう影響を関係間の相互作用と呼ぶ．関係間の相互作用を明示的に扱うために，\citeA{fu-etal-2019-graphrel}は文単位の関係抽出において，複数ステップで関係を抽出し，前ステップで抽出した関係を利用するGraphRelを提案した．しかし，GraphRelでは単語を節点としたグラフを構成するため，文書単位に拡張するのは計算コストが大きくなり困難である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{30-2ia11f1.pdf}\end{center}\hangcaption{関係候補編集タスク．文章と用語から既存の関係抽出器で関係候補を作成し，その結果を付加的に利用して関係を編集し，最終的な関係を決定する．図中の青い矩形は用語，その間の矢印は関係，異なる種類の矢印は異なる関係クラスを示す．}\label{fig:overview}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%そこで本研究では，\fref{fig:overview}のように，文書のみでなく，既存の関係抽出器で既に抽出された関係を関係候補として利用し，全ての関係を分類し直して編集するタスクとして，関係候補編集タスクを提案し，このタスクのもとで関係間の相互作用を考慮する．関係候補編集タスクでは，既存研究の知見を利用するために，抽出結果のみを利用して，モデルを統合せずに後発の研究で既存研究の特徴を考慮する．そして，このタスク設定の下で，用語を節点，抽出済みの関係候補を辺とした関係グラフを構築して，グラフ畳み込みネットワーク(GraphConvolutionalNetwork;GCN)\cite{kipf2017gcn}を利用することで関係間の相互作用を考慮する，逐次的な辺編集モデルを提案する．具体的には，既存手法によって抽出した関係によって関係グラフを初期化し，全ての辺に対してヒューリスティクスによって順序をつけ，逐次的に一度ずつ編集する．編集時には文脈表現に加えて関係グラフの表現を導入することで，その編集ステップ時点での関係間の相互作用を考慮する．これらの提案の有効性は，材料合成手順コーパス\cite{mysore-et-al-2019-olivetti-corpus}とMATRESコーパス\cite{ning-etal-2018-matres}に対する抽出性能によって評価する．そして，モデルの挙動を解析して，このタスク設定とモデルで性能を向上させられる条件を明らかにする．本研究の貢献は以下の点である．\begin{itemize}\item文書単位関係抽出において，抽出済みの関係を再利用し，編集するタスクとして，関係候補編集タスクを提案する．\item既存手法で抽出した関係を利用した関係グラフを構築し，そのグラフの全ての辺を逐次的に編集する逐次的な辺編集モデルによって，抽出済みの関係に対して関係間の相互作用を考慮する，逐次的な辺編集を提案する．\item関係候補編集タスクにおいて，編集で性能を向上させるための条件が，編集するモデル単体で抽出できる関係と編集前の関係に差分があることであることを明らかにする．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%