| 体系的番号 |
JPMJAX20AI |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX20AI |
研究代表者 |
中山 功太 筑波大学, 理工情報生命学術院システム情報工学研究群, 大学院生（博士課程）
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2022
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| 概要 | FG-NER・ELの学習に用いるデータセットの作成は非常にコストがかかるため、Wikipediaのリンク構造を使用してデータセットの構築を行う。しかしデータセットには多くの偽陰性が含まれておりシステム開発のボトルネックとなっている。本研究では真陰性に注目し、少量の信頼度の高い陰性ラベルと陽性ラベルからモデルを学習することで偽陰性の影響を軽減し、高品質なFG-NER・ELシステムの構築を行う。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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