E-024
Smart Dictionary実用化に向けた教師データ量とNER精度評価について

◎照屋絵理・愛甲和秀・竹内　理（日立）

企業内に蓄積されたテキストデータから，作業効率化や生産性向上等の業務改善に寄与する知識を抽出・構造データ化し，活用するニーズが高まりつつある。我々は，ユーザから入力された少ない業務知識とテキストデータを教師データとして，弱教師学習により業務知識を拡充するツールを開発している。しかし，ユーザ所望の知識量を得るために必要な教師データ数がわからず試行錯誤が発生し，データ準備工数がかかるという問題があった。そこで本報告では，求める知識量を得るために必要最低限の教師データ量を最大5ステップで見積もる手法を提案した。これによりデータ準備工数が従来と比較し最大3/5となる見込みを得た。