固有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)は，テキストから固有表現(NamedEntity;NE)や専門用語を抽出する自然言語処理技術の一つであり，様々な場面で用いられている．たとえば，新材料や新薬の開発，材料を用いた製品開発には化学物質に関する知識が必要不可欠であり，NERは，論文や特許で日々報告される化学物質間の相互関係や化学物質の物性値といった情報を構造化し蓄積するための要素技術の一つとして用いられている．NERに関する研究は古くから盛んに行われている．近年では，ニューラルネットワーク(NeuralNetwork;NN)による手法が主流となっており，再帰的ニューラルネットワーク(RecurrentNeuralNetwork;RNN)と条件付確率場(ConditionalRandomFields;CRF)を組み合わせたBidirectionalLSTM-CRFモデル（BiLSTM-CRFモデル）による手法\cite{huang2015bidirectional}やTransformerによる手法\cite{10.1093/bioinformatics/btz682}が，NERにおいて高い性能を実現している．また，近年では，対象タスクの教師データ（メイン教師データ）とは別の教師データも用いるマルチタスク学習により，複数の教師データから特徴量を同時に学習することでモデルの性能が改善することが報告されている\cite{wang2019multitask,crichton2017neural,khan2020mt,mehmood2020combining,wang2019cross}．特に，バイオ分野のNER(BioNER)においては，複数のタスクを同時に学習する{\multitask}と比較し，対象タスク以外のタスクを補助タスクとして用いる{\auxlearning}を行うことで対象タスクにおいて高い性能を示すことが報告されている\cite{wang2019multitask}．{\auxlearning}では，対象タスクから作成したメインバッチとそれ以外の教師データから作成した補助バッチを用いて学習を行う．学習時に補助バッチでパラメータを更新し，その後メインバッチでパラメータを更新する．この操作を対象タスクのデータに対する損失が収束するまで繰り返し行う．本研究では，先行研究の{\auxlearning}が1種類の補助教師データしか用いなかったのに対し，複数の教師データを補助教師データとして用いる手法({\itM}ultiple{\itU}tilizationof{\itN}ER{\itC}orpora{\itH}elpfulfor{\itA}uxiliary{\itBLES}sing;{\bf{\proposed}})を提案する．提案手法では，複数の補助教師データを用いることで，より多くの単語や文のパタンを学習する．また，複数の補助教師データを扱う際の学習方法や，補助教師データの組み合わせ，学習順について，性能向上の観点で検討する．具体的には，補助教師データ毎の補助学習を順次行うことで，対象タスクのモデルを補助教師データの種類の数だけ再学習する方法（{\proposed}-スタック手法）と，全種類の補助教師データを一つの補助学習で用いる方法の2種類の学習手法を提案する．後者の学習方法としては，補助教師データを全て結合させた教師データからランダムにデータ選択して作成したバッチに基づき学習を行う方法（{\proposed}-結合手法）と，エポック毎に補助教師データの種類を変えて学習を行う方法（{\proposed}-反復手法）を提案する．本研究では，提案手法によるモデルの有効性を計8種類の化学／バイオ／科学技術分野のNERタスクで評価した．評価実験より，各タスクにおいて7種類の補助教師データを用いる提案手法によるモデルは従来手法によるモデルと比べて，F1値の平均が向上することを確認した．そして，提案手法によるモ出るは，従来手法と比較して最も高いF1値を達成した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%