\label{sec:intro}関係抽出はテキストにおけるエンティティ（実体）の関係を認識するタスクである．従来の関係抽出は，文内に閉じて関係を認識するタスク設定の研究が多く\cite{doddington-etal-2004-automatic,han-etal-2018-fewrel,hendrickx-etal-2010-semeval,zhang-etal-2017-position,alt-etal-2020-tacred}，テキスト中で複数の文にまたがって表現される関係は対象外となってしまうため，適用範囲が狭いという課題があった\cite{yao-etal-2019-docred}．これに対して，複数の文で言及される関係にも対応したタスク，すなわち\textbf{文書レベル関係抽出}(\textbf{DocRE}:\textbf{Doc}ument-level\textbf{R}elation\textbf{E}xtraction)が提案された\cite{yao-etal-2019-docred,li-etal-2016-cdr,verga-etal-2018-simultaneously}．DocREでは，複数の文における情報の取捨選択や統合をしながら，エンティティ間の関係を推定する必要がある\cite{huang-etal-2021-three,xie-etal-2022-eider,xu-etal-2022-document}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{31-1ia4f1.pdf}\end{center}\hangcaption{DocREDのアノテーションの例．斜体は関係を予測したいエンティティの言及（メンション）であり，下線はその他のエンティティの言及である．}\label{fig:example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%DocREにおいて情報の取捨選択に用いられるのが\textbf{根拠}(evidence)である．根拠はDocREで広く用いられるデータセットDocRED\cite{yao-etal-2019-docred}で初めて定義され，関係を推定するために必要最小限な情報を含む文の集合としてラベル付けされた．図~\ref{fig:example}の例では，\textit{PrinceEdmund}と\textit{Blackadder}における関係\textit{presentinwork}を認識するための必要最小限な情報は文1と2であるため，この関係の根拠は文1と2とラベル付けされる．既存研究では，DocREのサブタスクとして\textbf{根拠認識}に取り組み，エンティティ組の関係を推定する際に必要な情報の取捨選択を行うことが多かった\cite{yao-etal-2019-docred,huang-etal-2021-three,xie-etal-2022-eider,xiao-etal-2022-sais}．ただし，これらの研究は，DocREと根拠認識を別々のタスクとしてモデル化しているため\cite{huang-etal-2021-three,xie-etal-2022-eider,xiao-etal-2022-sais}，両タスクの関連性を考慮できない．これに対し，本稿ではDocREと根拠認識のモデルを統合した新手法として，\textbf{D}ocument-level\textbf{R}elation\textbf{E}xtractionwith\textbf{E}vidence-guided\textbf{A}ttention\textbf{M}echanism(DREEAM)を提案する．DREEAMでは，根拠を単語（トークン）や文の重要度に関する情報としてテキストのエンコーダに統合する．具体的には，BERT\cite{devlin-etal-2019-bert}などの事前学習済み言語モデルのエンコーダにおける自己注意機構\cite{NIPS2017attention}への教師信号として根拠を導入し，根拠に高い重みを配分するように誘導しながらDocREのモデルを学習する．これにより，根拠認識に特化したモデルが不要となり，パラメータ数の削減や推論時のメモリ使用量の低減も実現できる．なお，文書レベルの関係アノテーションはコストが高いため，学習データが不足しがちな状況にある．表~\ref{tab:dataset}に示すように，現時点で最大規模のデータセットであるDocREDでも，人手でラベルが付与された文書は5,051件しかない．DocREDではデータ不足を緩和するため，遠距離教師あり学習(DistantSupervision,\citeA{mintz-etal-2009-distant})を用いて関係ラベルを自動付与しているが，根拠ラベルの自動付与は行われていない．本研究では，提案手法であるDREEAMを用いて根拠の疑似的な教師信号を自動的に付与し，大量の自動関係ラベル付けデータに根拠の疑似ラベルを追加する．これにより，大量の自動ラベル付けデータを関係抽出及び根拠認識双方の学習に活用できる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{04table01.tex}%\caption{DocREDデータセットの統計情報}\label{tab:dataset}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%提案手法の有効性を検証するため，DocREDベンチマークで実験を行った結果，提案手法は関係抽出と根拠認識の双方において，現時点の世界最高性能を達成した．DocREDを改良したベンチマークRe-DocREDで実験を行っても，提案手法は既存手法を上回る性能を示した．また，推論時では，提案手法のメモリ使用量は既存手法の30\%以下であり，根拠の予測におけるメモリ効率を大幅に改善できた．提案手法の実装を\url{https://github.com/YoumiMa/dreeam}で公開している．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%