\NERは，ユーザーが関心のあるクラスに対応する文中のスパンを検出するタスクである．\NERの代表的なSharedTaskとして知られるCoNLL2003SharedTask\cite{\CoNLLPaper}では，\dq{PER}（人物名），\dq{LOC}（場所名），\dq{ORG}（組織名），\dq{MISC}（その他）のカテゴリに対応する文中のスパンの検出を目的としている．例えば，``EUrejectsGermancalltoboycottBritishlamb.''という文章を入力とし，``EU''，``German''，``British''という文中のスパンをそれが所属する``LOC''，``MISC''，``MISC''というクラスとともに検出する．\NERは質問応答\cite{khalid_impact_2008}，関係抽出\cite{liu_neural_2018}，エンティティ・リンキング\cite{sun_modeling_2015}，対話システム\cite{bowden_slugnerds_2018}など様々なタスクで応用されており，自然言語処理において基本的で重要なタスクである．関心のあるクラスは\Userによって異なる．例えば政治を取材するジャーナリストであれば，人物名の中でも政治家名に関心があり，組織名の中でも政党に関心があるだろう．映画の好きな\Userであれば，人物名の中でも映画監督に関心があり，組織名の中でも映画スタジオに関心があるだろう．しかし，従来の\NER手法では，\Userの関心に応じて異なる多様なカテゴリに柔軟に対応できない．なぜなら従来の\NERシステムは，カテゴリがあらかじめ定義されたデータセットを用いて構築されるため，\Userにとって関心のあるカテゴリがあらかじめ定義されたデータセットが存在しなければ，それらのスパンは抽出できないからである．各\Userが関心のあるカテゴリを人手でアノテーションすることもできるが，これには膨大なコストと時間がかかってしまう．先行研究\cite{\PaperGraphCut}は，\WSLNERを大規模な\THESAURUSと組み合わせることで\Userの要求に柔軟に対応する\NERを実現する方法を提案した．\WSLNERとは，\Userが関心のあるカテゴリ（以下，\FOCUSCAT）に属する語句のリストを活用し，リストに含まれる語句の出現箇所を擬似的に固有表現と見做すこと（\DictionaryMatch）で\PseudoDataを作成し，この\PseudoDataに基づく学習によって，\FOCUSCATに属する固有表現の抽出を目指す方法である．例えば先の映画好きの例を考えてみる．この場合，大規模な\THESAURUSである\DBpediaから，映画監督\footnote{\url{https://dbpedia.org/ontology/MovieDirector}}・映画スタジオ\footnote{\url{https://dbpedia.org/class/yago/WikicatFilmStudios}}の情報を\FOCUSCATとして活用する．これらカテゴリの\KNOWNTERM（例：スティーブン・スピルバーグ，黒澤明，20世紀フォックス映画，東宝スタジオ）が含まれる文章の\KNOWNTERMのスパンを擬似的な教師データとして活用することで，映画監督や映画スタジオを検出できる\NERモデルを作ることができる．しかし，\PseudoDataには通常の\SupervisedDataとの乖離がある．多義性のある\KNOWNTERMに対して文脈を考慮せずクラスを付与してしまうことでラベル誤りが生じてしまう（\PseudoFalsePositive）．他にも，\KNOWNTERMを対象に行われる\DictionaryMatchでは，\THESAURUSには載っていない\UNKNOWNTERMを取り逃してしまう（\PseudoFalseNegative）．例えば，映画監督であるがお笑い芸人でもある北野武（ビートたけし）がお笑い芸人として取り扱われている文脈に対しても映画監督としてラベル付けしてしまったり，未知の，すなわち，\THESAURUSには載っていない映画監督や映画スタジオが自動アノテーションから漏れてしまうといった問題が生ずる．弱教師あり学習の先行研究\cite{\PaperBOND,zhu_weaker_2023,peng_distantly_2019}では，この2種類の\PseudoDataの誤りに頑健な学習法を提案してきた．\PseudoFalsePositiveに対しては，擬似正例の各カテゴリに含まれる他の語句と乖離した語句を本来は負例であるとみなす学習法で，その学習における影響を抑制する．例えば，映画監督を\FOCUSCATとして「北野武（ビートたけし）」が含まれる文脈を学習する際に，「ビートたけしは漫才コンビ：ツービートとして活躍したお笑い芸人である。」というようなお笑い芸人として出ている文脈が本来は負例であるとみなして\PseudoFalsePositiveの影響を抑制することができる．\PseudoFalseNegativeに対しては，擬似負例のうち擬似正例に近い語句を本来は正例であるとみなす学習法で，その学習における影響を抑制する．例えば，化学物質名を\FOCUSCATとし，物質名全体は\THESAURUSに載っていなくても，その構成要素は\THESAURUSに載っているような場合（例：4-ブロモ-1,1,1-トリフルオロブタンは\THESAURUSに載っていないが，1,1,1-トリフルオロブタンは\THESAURUSに載っているような場合）の影響を抑制できる．他にも，明らかに\FOCUSCATであると判断できる文脈の場合（例：映画監督を\FOCUSCATとした際に\THESAURUSに載っていない人名が「...はアカデミー監督賞を受賞した。」という文脈に現れる場合）に対して本来は正例であるとみなすことで\PseudoFalseNegativeの影響を抑制することができる．\PseudoFalsePositiveに頑健な学習法は有用だが副作用もある．特に，表層形や文脈が\FOCUSCATの他の語句から乖離しているが\FOCUSCATに含まれる場合に，\FOCUSCATから取り除いてしまうという副作用が生じうる．例えば，出現文脈が\FOCUSCATの他の語句から乖離している例として，\FOCUSCATが哺乳類の際のクジラがあげられる．クジラは哺乳類という人間や犬などの陸上生物が多いカテゴリに属している．しかし，水中で生活しており魚類などと共通の文脈に出現する．そのため，クジラが哺乳類に含まれる他の語句から乖離しているとして哺乳類から除外されてしまう危険性がある．このことは，\FOCUSCATの典型例と乖離した特徴をもつ\FOCUSCATの下位クラスの情報が欠けていることが一因である，と考えられる．例えば，哺乳類を\FOCUSCATとした際のクジラの事例であれば，哺乳類の下位カテゴリであり，クジラやイルカが属す鯨類の情報がカテゴリの判断に必要である，と考えられる．\PseudoFalseNegativeに頑健な学習法も有用だが副作用もある．特に，表層形や文脈が\FOCUSCATの例に類似しているが\FOCUSCATに含まれない場合に，\FOCUSCATに含まれる，と誤って判断してしまうという副作用が生じうる．例えば，表層形が類似している事例として\FOCUSCATを甲殻類としたときのカブトガニを考えることができる．カブトガニはその表層形の類似度によって，本来はクモ・サソリなどと同じ鋏角類であるにも関わらず，エビやカニの属す甲殻類に含まれる，と誤って判断される危険性がある．この副作用は，排他的なクラス，特に\FOCUSCATの持つ特徴と類似する排他的なクラスの情報が欠けていることが一因であると考えられる．例えば，\FOCUSCATを甲殻類とした際のカブトガニの事例であれば，甲殻類の表層形と類似したカブトガニ目やその上位カテゴリであり甲殻類と排他的な鋏角類の情報がカテゴリの判断に必要であると考えられる．以上のように，先行研究の\WSL手法は，\PseudoFalsePositiveや\PseudoFalseNegativeに頑健な学習法を通じて，PrecisionやRecallを\PseudoAnnotationより改善できる．一方で，過小な\FOCUSCATの予測や過剰な\FOCUSCATの予測につながる副作用があり，それらの副作用を抑制するには，\FOCUSCATの下位クラスや，排他的なクラス及びその下位クラスの活用が必要であることを述べてきた．そこで本研究では，\THESAURUSの階層的な分類項目全てを\PseudoDataに活用した\WSLNER手法を提案する．具体的には，\ALLCATを\DictionaryMatchに活用したマルチラベル固有表現抽出の\PseudoDataに基づき，\ALLCATを認識可能な弱教師あり学習モデルを訓練する．その後，この\ALLCATを認識可能な弱教師あり学習モデルで\FOCUSCATを予測させる，という手法である．この提案手法によって，\PseudoDataに追加した\FOCUSCATの下位クラスの情報を活用しながら，過小な\FOCUSCATの予測，という\PseudoFalsePositiveに頑健な学習法の副作用を抑制することを目指す．それとともに，\PseudoDataに追加した排他的なクラスの情報を活用しながら，過剰な\FOCUSCAT予測，という\PseudoFalseNegativeに頑健な学習法の副作用も抑制することを目指す．本論文では，実験を通じて\PROPOSALの優位性を明らかにした．具体的には\DBpedia\cite{\DBpediaPaper}，\UMLS\cite{\UMLSPaper}を\PseudoAnnotationに活用し，\CoNLL\cite{\CoNLLPaper}，\MedMentions\cite{\MedMentionsPaper}を検証用データセットとして利用した実験を行った．提案手法は\FOCUSCATのみを\PseudoAnnotationに利用するベースラインに比べてF1値において，約5～8\%の改善を達成することができた．さらに本論文では，この提案手法の改善がどれくらいの量の\SupervisedData追加に匹敵するのかを明らかにした．具体的には訓練事例数を制限した\SLとの比較実験から提案手法には\FOCUSCATのみを\PseudoAnnotationに利用するベースラインと比べて140～450文程度の\SupervisedData追加に相当する効果が有ることが分かった．\DBpedia，\UMLSの\PseudoAnnotationへの活用方法も含めて，本論文の実験で利用したコードの全てをGitHubにて公開した\footnote{\url{https://github.com/fracivilization/thesaurus-based-ner}}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%