| 研究実績の概要 |
本研究は，文書からの情報抽出を対象に，オントロジー形式のアノテーションにより作成された訓練データの効果を検証するものである．従来の関係アノテーションは2つの用語間に関係を付与してきたが，オントロジー形式のアノテーションでは関係用語と対象となる２つの用語をそれぞれdomain, rangeによりリンクする．これにより，関係の種類が少なくなり，用語抽出として関係の種類が識別できるようになる．
1年目には，交通教則文すべてに対して，オントロジー形式のアノテーションを行った．また，BERTにより単語のベクトル化を行い，深層学習モデルによる用語・関係抽出の予備実験も実施した．
2年目には，英語の関係抽出データに対してオントロジー形式のアノテーションを行った．関係抽出データとして，SemEval 2010タスク8のデータを対象とした．このデータは従来形式による関係アノテーションが付与されており，対象用語e1, e2に対して関係Rが有向グラフとして付与されており，この r→e1, r→e2の間にdomain, rangeの関係をアノテーションし，その効果を深層学習モデルにより検証した．
3年目には，各種実験を行い，論文をIF=4.3の論文誌に投稿した．本研究の新しい試みとして，交通教則の文を正規化し，省略部分に対する遠隔の関係づけを低減する修正を行った．アノテーションの見直しは時間のかかる地道な作業であり，目立った成果ではないが研究的な価値は高い．これに沿ったアノテーションガイドラインの整備も実施した．
本研究課題は3年計画であり2022年度で終了する計画であったが，コロナ禍の影響により実験や論文の作成は3年間で完了できたが，データを最終的に整備する作業に十分な時間をかけることができなかった．そこで特例措置に基づき1年間延長を認めていただき，2024年度にデータ整備を行った．
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