固有表現抽出(NER)は，人名，組織名，化学物質名，日付や時間といった固有名詞や数値表現を抽出するタスクであり，関係抽出\cite{zhou-etal-2016-attention,DBLP:journals/corr/abs-1905-08284,shen-huang-2016-attention,wang-etal-2016-relation}やエンティティリンキング\cite{ganea-hofmann-2017-deep,le-titov-2018-improving,radhakrishnan-etal-2018-elden,DBLP:journals/corr/abs-1802-01021,DBLP:journals/corr/abs-2006-01969,DBLP:journals/corr/abs-1808-07699}といった技術に用いられる要素技術の一つである．たとえば，2つの固有表現(NE)間の関係を識別する関係抽出タスクでは，文中のNEを特定するためNERが利用され，エンティティリンキングでは，実体判別の候補抽出に利用される．固有表現技術の適用先は，新聞記事といった一般的な文書に留まらず，化学や医学分野などの専門分野の特許や論文に広がりを見せている．化学分野であれば，新材料や新薬の開発，材料を用いた製品開発などにおいて，化合物に関する知識が必要不可欠であり，論文や特許で日々報告される化合物間の相互関係や物性値といった情報を構造化し知識として蓄積することが行われている．しかしながら，2015年の時点で2分30秒に1件のペースで新たな物質がCAS(ChemicalAbstractsService)に追加されているという報告が示すように\footnote{\url{https://www.jaici.or.jp/annai/img/20150709_CAS_PressRelase.pdf}}，刻々と増え続ける化合物に対して，専門的な知識を必要とする人手による知識構築作業が課題となっている．そこで，知識構築に必要な化合物名を抽出するためにNERが化学分野でも注目を集めている\cite{Leaman2015,Lu2015,att-chemd}．近年では，LSTM-CRFモデルといった，longshort-termmemory(LSTM)に条件付確率場(CRF)を組み合わせたモデル\cite{N16-1030,P16-1101}や，Transformer\cite{DBLP:journals/corr/VaswaniSPUJGKP17}を用いたモデル\cite{devlin-etal-2019-bert,yamada-etal-2020-luke}が高い精度を示している．また，大規模なラベルなしコーパスから事前学習したニューラル言語モデル\cite{C18-1139,N18-1202,devlin-etal-2019-bert,yamada-etal-2020-luke,Lee2020BioBERTAP,beltagy-etal-2019-scibert}を用いた手法がCoNLL2003sharedtaskデータセット\cite{tjongkimsang2003conll}や化学分野のNER\cite{Lu2015}などにおいて，高い精度を示している．しかし，化合物には多様な表記があることが，化学分野のNERを難しくしている．図\ref{fig:paraphrase_example}にあるように，\textit{Acrylicacid4-tert-butylphenylester}は\textit{Acrylicacid4-(1,1-dimethylethyl)phenylester}のように異表記で表現される．ここでは，\textit{tert-butyl}を表す構造が\textit{methyl}と\textit{ethyl}から構成されることから，\textit{1,1-dimethylethyl}とも言い換え可能となっている．このように同じ化合物が複数の異表記で記述される状況から，学習データには含まれない表記が多数存在しており，学習データ中の表記に基づき学習する従来のNERモデルでは，新規の化合物名抽出において精度低下につながると考えられる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{29-2ia1f1.pdf}\end{center}\hangcaption{化合物の異表記の例．\textit{Acrylicacid4-tert-butylphenylester}とその{\paraphrase}である\textit{Acrylicacid4-(1,1-dimethylethyl)phenylester}について示している．ここでは，\textit{tert-butyl}を表す構造が\textit{1,1-dimethylethyl}に言い換えられている．}\label{fig:paraphrase_example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%たとえば，登録数が1億を超えているPubChem\cite{10.1093/nar/gkaa971}上の化合物の異表記の平均数は3.88個\footnote{2019年5月時点での調査結果．}である．このように既に存在する大規模な化合物の言い換えに加えて，今後増え続ける化合物に対応するために従来のNER用の教師データだけから異表記パタンを学習するアプローチは困難な状況にある．そこで，本研究では，化合物名抽出と{\parasent}をマルチタスク学習により同時に学習することで，表現の同一性を学習し化合物名抽出を行う手法，HandlingParaphraseinNER({\proposed})を提案する．{\proposed}では，同一化合物の異なる表記を考量するために，既存のDBに登録されている化合物の言い換えパタンを用いて自動生成される言い換え用の学習データから，attention-basedneuralmachinetranslation(ANMT)\cite{luong-pham-manning:2015:EMNLP,bahdanau2015}を基に言い換え生成モデルを学習する際に，NERモデルと{\paraphrase}モデルのEncoderのパラメータを共有することで，言い換えパタンをNERで考慮する．提案手法を，BioCreativeIVCHEMDNER\cite{Krallinger2015}とPubChemから得られる言い換えパタンを用いて，評価を行った．その結果，従来の辞書を使った教師データの自動拡張\cite{DBLP:conf/ijcnlp/YiLSP04}を超える精度が得られ，化合物名抽出におけるNERと言い換え生成のマルチタスク学習の有効性を確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%