近年，様々な言語処理タスクにおいて，大量の正解データから学習した統計的言語モデルを解析に用いる教師あり機械学習のアプローチが広く普及している．このアプローチでは，言語の文法的な知識を統計的な特徴量として捉えることができ，形態素解析や固有表現抽出，機械翻訳などの自然言語処理で広く活用されている．本稿では固有表現抽出タスクに焦点をあてる．固有表現抽出は，形態素解析済みの各単語に対して，「どの種類の固有表現か」というタグを付与することにより実現されている．近年では，条件付確率場(ConditionalRandomFields;CRF)\cite{Lafferty:CRF2001,suzuki-mcdermott-isozaki:2006:COLACL}に基づく系列ラベリングが好成績を収めている．しかし，これらの教師あり機械学習に基づく言語処理では，モデルを学習するための正解データを構築するコストが極めて高いことが常に課題となっている．一方，情報検索や情報抽出の分野では，近年ブログなどのConsumerGeneratedMedia(CGM)を対象とした研究も多くなってきている．CGMは，テキストそのものが日々変化してゆくため，新しい語や話題が常に出現するという特徴がある．このような日々変化するテキストにモデルを適応させる確実な方法は，正解の追加データを作成することである．しかし，人手コスト問題のため，迅速に対応させるのは困難であった．これらの人手コストを削減するための従来研究として，能動学習\cite{shen-EtAl:2004:ACL,laws-schutze:2008:PAPERS}，半教師あり機械学習\cite{suzuki-isozaki:2008:ACLMain}，ブートストラップ型学習\cite{Etzioni2005}などが提案されてきた．能動学習は，膨大なプレーンテキスト集から学習効果の高いデータを取捨選択し，正解は選択されたデータのみに対して人手で付与する手法であり，人手コストを効果的に集中させることに着眼している．そのため，能動学習では学習効果の高いデータ（文）を選択するという，データセレクションが最も重要なポイントとなる\footnote{本来の能動学習では，少ないデータ量で統計モデルの精度を向上させるため，データの取捨選択を行っているが，目的の一つは，大規模正解データで学習したモデルと同等の精度を，少ない作業量で達成するためである．そのため，本稿では，人手作業コストを削減するデータセレクション→人手修正→モデル再学習の一連の手順を能動学習と呼ぶ．}．ここでのデータセレクションの単位は常に文である．一方，もしシステムの解析結果をそのまま正解データとして利用できれば，人手コストは大幅に削減可能である．しかし，現実には解析結果には解析誤りが存在するため，その解析誤りを一つ一つ人手で確認修正する作業が必要である．データセレクションの単位が文である限り，どこに解析誤りが存在するか明白ではないため，全てのタグをチェックする必要がある．しかし，実際には大部分のタグが正解であることが多いため，文全体の全てのタグを確認するコストは無駄が多い．本稿では，タグ単位の事後確率に基づいて算出したタグ信頼度を導入する．この手法では，文単位の信頼度ではなく，各単語に付与されうる全てのタグについてのタグ信頼度を計算する．そしてタグ信頼度に基づいて解析誤りタグを自動的に検出する．自動的に検出された解析誤り箇所だけを人手チェック・修正の対象とすれば，能動学習の学習効率は更に高まる．更に，もし検出された解析誤りを自動的に正解に修正できれば，更に学習コストを削減できる．本稿では，シードとなる正解固有表現リストを利用してブートストラップ的に正解データを収集する半自動自己更新型固有表現抽出を提案する．この手法では，予め人手でシードを準備するだけで，膨大なテキストからシードに存在する固有表現を含む正解データ\footnote{本稿では「正解データ」と呼ぶが，自動で固有表現を認識しているため，実際には少量の誤りも含んだ擬似正解データである．}を自動的に収集し，モデル更新をすることが可能となる．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{17-4ia2f1.eps}\end{center}\caption{本稿で提案する学習手法の模式図}\label{fig-overall}\end{figure}本稿で提案する2つの学習手法の模式図を図\ref{fig-overall}に示す．タグ信頼度に基づいて大規模平文データからシステム解析誤りを自動検出し，誤りタグの有無でデータセレクションを実施する．誤りタグを人手で修正する能動学習（\ref{sec-active-learning}章）と，半自動で修正する自己更新型固有表現抽出UpdateNER（\ref{sec-bootstrapping}章）を本稿では提案する．以下，第\ref{sec-ner}章では固有表現抽出タスクについて述べ，第\ref{sec-confidence-measure}章では，今回提案するタグ信頼度について説明する．第\ref{sec-active-learning}章では，タグ信頼度を能動学習に適応したときの効果を示し，第\ref{sec-bootstrapping}章では半自動自己更新型固有表現抽出について説明する．第\ref{sec-related-works}章で関連研究について述べ，第\ref{sec-conclusion}章でまとめる．