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アイテム
言い換えタスクとのマルチタスク学習による言語モデルベース固有表現抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007740
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20077404ed0a147-a5dd-409e-b836-8cf834453ed7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL26267014.pdf (1.3 MB)
2028年2月28日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, NL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-02-28 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| タイトル | 言い換えタスクとのマルチタスク学習による言語モデルベース固有表現抽出 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 変換・抽出 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大学／富士通株式会社 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大学 | ||||||||||||
| 著者名 |
渡邊,大貴
× 渡邊,大貴
× 田村,晃裕
× 加藤,恒夫
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 自然言語処理の分野では，化学文献からの知識抽出を目的として，化学分野の固有表現抽出（NER）が広く取り組まれている．化学分野のNERでは，同一の化合物であっても複数の表記が存在することが多く，これがNERの性能低下を招く要因となっている．この問題に対し，化合物名を含む文の言い換えとNERをマルチタスク学習する手法が提案され性能が改善されている．しかし，この手法はLSTMに基づくモデルにおいてのみ適用されている．一方で，現在，NERにおいては，BERTや大規模言語モデルを基盤とした言語モデルベースの手法が最先端の性能を達成している．そこで本研究では，BERTベースのNERモデルに対して，固有表現の言い換えとNERをマルチタスク学習する手法を適用し，その有効性を実験的に示す． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2026-NL-267, 号 14, p. 1-6, 発行日 2026-02-28 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
