# BERT を用いた Table-Filling による固有表現抽出と関係抽出

Youmi Ma 平岡達也 岡崎直観
東京工業大学
\{youmi.ma, tatsuya.hiraoka\}@nlp.c.titech.ac.jp
okazaki@c.titech.ac.jp

## 1 はじめに

固有表現およびその組である関係の抽出は，コン ピュータによる情報抽出や知識獲得において重要な 課題である $[1,2]$. 固有表現と関係を同時に抽出す る手法のひとつとして，Table-Filling を用いたもの がある [3]. Table-Filling を用いた手法では，図 1 の ように，表の対角要素に固有表現のラベルを，非対角要素に関係のラベルを配置することにして，二つ の抽出タスクをひとつの表を埋める問題に帰着さ せる.しかし， Table-Filling を用いた手法で高い精度を達成するためには，固有表現や関係の分類に用 いる特徴量や，表を埋める順序（デコーディング順序）を緻密に設計する必要がある $[3,4,5,6]$.

近年，事前学習済み言語モデルを用いて固有表現と関係を同時に推定するモデルが提案されてい る $[4,7,8]$. 本稿では，文脈を考慮した単語埋め込み を用いることで，特徵量選択とデコーディング順序 の問題を同時に解決する新たな Table-Filling に基づ く固有表現抽出・関係抽出のモデルを提案する。提案手法では特徴量選択の問題を解決するために，事前学習済みの BERT モデル [9] で入力文をエンコー ドし，文脈を考慮した単語埋め込みを得る．単語埋 め込みをスパン単位でプーリングした値を固有表現 の特徴量とし，表の対角要素を埋める. 固有表現の 特徴量で表の対角要素を埋め，これをもとに関係を 表す非対角要素を一挙に埋めることで，デコーディ ングにおいて順序の考慮を不要とする。

CoNLL04 [10] と ACE05ํำデータセトを用いた実験を通して，提案手法はシンプルであるが，最高性能に匹敵することを確認した。また，提案手法にお いてデコーディング順序を考慮したモデル設計とし た場合でも，デコーディング順序が性能に大きな影響を与えないことを確認した。さらに実験と分析を 通して，固有表現抽出器を同時に学習することで埋

1) https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2006T06

図 1 Table-Filling の概要. セル内の数字は表を埋める （デコーディング）順序を示し，」は対応する関係がない ことを示す.

め込み表現の学習が効果的に行われ，関係抽出器の 性能向上に繋がることを確認した2).

## 2 提案手法

本研究の目的は, 長さ $n$ の単語列 $w_{1}, w_{2}, \cdots, w_{n}$ が与えられた時に，関係を $\left(\mathrm{a}_{0}\left.\langle\mathrm{t}_{0}\right.\rangle\right.$, relation, $\left.\mathrm{a}_{1}\left.\langle\mathrm{t}_{1}\right.\rangle\right)$ の 形で抽出することである。ただし， $\mathrm{t}_{0}, \mathrm{t}_{1}$ はそれぞれ 1 つ以上の $w_{n}$ から成る固有表現 $a_{0}, a_{1}$ に対応するラ

Rを関係のラベルの集合とする。

提案手法では図 1 のように，表を用いて固有表現と関係のラベル空間を表現する。具体的に は， $n \times n$ の上三角行列 $\boldsymbol{Y}$ を定義する. 対角成分 $\boldsymbol{Y}_{i, i} \in \mathscr{E}$ は $i$ 番目の単語に対応する固有表現のラ ベルであり, 非対角成分 $\boldsymbol{Y}_{i, j} \in \mathscr{R}$ は $i$ 番目の単語 から $j$ 番目の単語への関係のラベルである. Zhang ら [6] による研究と同様に, 行列の下半分は使用

2）本稿で紹介されたモデルは，https://github.com/YoumiMa/ Enhanced_TFにて公開している.

図 2 固有表現抽出器の概要.

しない。また，固有表現が複数の単語にまたがる 場合は, 固有表現を構成する全ての単語の要素に 対して関係ラベルを付与する。例えば図 1 では,

し，関係 $\overrightarrow{\text { LIVEIN }}$ は「Johanson」に対応する $\boldsymbol{Y}_{1,5}$ と 「Smith」に対応する $\boldsymbol{Y}_{2,5}$ の両方に付与される.

提案手法は固有表現抽出器と関係抽出器を事前学習済みの BERT エンコーダの出力層に積み重ねる。図 2 と図 3 のように，各単語埋め込みをサブワード 埋め込みからプーリングして計算し（\$2.1），固有表現抽出（\$2.2）と関係抽出（\$2.3）を行う。

## 2.1 単語埋め込み

BERT は WordPiece を用いて単語をサブワード化 するため，単語単位のタスクである固有表現抽出を 解くためには，サブワード埋め込みを単語単位に変換する必要がある．本研究では，単語を構成する全 てのサブワード埋め込みの最大プーリングによっ て，単語埋め込みを計算する [9].

$
\boldsymbol{e}_{w_{i}}=f\left(\boldsymbol{e}_{t_{i, 1}}, \boldsymbol{e}_{t_{i, 2}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{t_{i, s}}\right) .
$

単語 $w_{i}$ はサブワード $t_{i, 1}, t_{i, 2}, \cdots, t_{i, s}$ から構成され, $\boldsymbol{e}_{w_{i}}$ と $\boldsymbol{e}_{t_{i, k}}$ はそれぞれ単語 $w_{i}$ とサブワード $t_{i, k}$ の埋 め込みを示し， $f(\cdot)$ は最大プーリング関数である.

## 2.2 固有表現抽出

固有表現のラベルを BILOU 方式 [11] で表現する ことで，固有表現抽出を系列ラベリング問題として 扱う。提案手法では, Zhang ら [6] に倣い，固有表現

図 3 関係抽出器の概要.

埋め込みをスパン単位で取り扱う。

具体的に，位置 $i$ の単語 $w_{i}$ に対し，固有表現の予

連結（ $\oplus ）$ である.

$
\boldsymbol{h}_{i}^{(\text {ent })}=\boldsymbol{e}_{w_{i}} \oplus \boldsymbol{l}_{y_{i-1}} \oplus f\left(\boldsymbol{e}_{w_{\text {first }(i-1)}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{w_{i-1}}\right) .
$

ただし， $\boldsymbol{l}_{y_{i-1}}$ は直前の位置 $i-1$ の単語 $w_{i-1}$ の固有表現ラベルの埋め込み, $f\left(\boldsymbol{e}_{w_{\text {first }(i-1)}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{w_{i-1}}\right)$ は直前のスパンの埋め込み（該当する全ての単語埋め 込みの最大プーリング）を示す。また，first $(i)$ は単語 $w_{i}$ を含むスパンの先頭位置を示す3)。なお，初期位置 $i=1$ については，直前の位置の固有表現ラ ベル $y_{0}$ にはスパンでないことを示すラベルである Outside（0）を用い， $\boldsymbol{e}_{w_{0}}$ には零ベクトルを用いる.

単語 $w_{i}$ の固有表現ラベルを予測するために用い る確率分布 $\hat{\boldsymbol{y}}_{i}$ は，全結合層とソフトマックス関数 $\sigma$ を用いて計算する。

$
\hat{\boldsymbol{y}}_{i}=\sigma\left(\boldsymbol{W}^{(\mathrm{ent})} \boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{ent})}+\boldsymbol{b}^{(\mathrm{ent})}\right)
$

$\hat{\boldsymbol{y}}_{i}$ から確率が最大となるラベルを選ぶことで，行列の対応する成分 $\boldsymbol{Y}_{i, i}\left(=y_{i}\right)$ を埋める. 提案手法は,行列の対角成分 $\boldsymbol{Y}_{i, i}$ を $i=1$ から $i=n$ まで埋めるこ とによって，固有表現抽出を行う。

## 2.3 関係抽出

関係抽出は $\$ 2.2$ の予測結果に基づいて行う. 関係抽出器は，行列の対角成分に埋められた固有表現 のラベル情報を用いて，非対角成分を同時に予測す る. 各単語対の関係ラベル空間においての確率分布 は，内積を用いて計算する4)。

単語 $w_{i}$ に対し，関係の予測で用いる埋め込み $\boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}$ は，固有表現のスパンの埋め込み $z_{i}$ と固有表

3）例えば，図 2 で示した文を処理する際に，「John Smith」は 2 単語から構成されるスパンが固有表現として識別されるため, first $(1)=$ first $(2)=1$ である.

4）Deep Bi-affine Attention [12,13] を用いた計算と比較した結果，内積だけで十分であることを事前の実験からわかった。
現のラベルの埋め込み $l_{y_{i}}$ の連結 $(\oplus)$ である. さら にスパンの埋め込み $z_{i}$ は，単語 $w_{i}$ に対応するスパ ン範囲の全ての単語埋め込みから計算する。

$
\begin{gathered}
\boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}=z_{i} \oplus \boldsymbol{l}_{y_{i}} \\
z_{i}=f\left(\boldsymbol{e}_{w_{\text {first }(i)}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{w_{i}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{w_{\text {last }(i)}}\right)
\end{gathered}
$

ここで last $(i)$ は $\$ 2.2$ で定義された first $(i)$ と同様に，単語 $w_{i}$ を含む固有表現のスパンの末尾位置を示す. つまり， $z_{i}$ は first $(i)$ から last $(i)$ までの単語の埋め込 みの最大プーリングである.

関係の予測を行うために， $\boldsymbol{h}_{i}^{(\text {rel) }}$ に対して，行列 $\boldsymbol{W}_{r}^{(q)}, \boldsymbol{W}_{r}^{(k)} \in \mathbb{R}^{d_{\text {att }} X d_{\text {rel }}}$ とバイアス $\boldsymbol{b}_{r}^{(q)}, \boldsymbol{b}_{r}^{(k)} \in \mathbb{R}^{d_{\text {att }}}$ を 用いた線形変換を行う.

$
\begin{aligned}
& \boldsymbol{q}_{i, r}=\boldsymbol{W}_{r}^{(q)} \boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}+\boldsymbol{b}_{r}^{(q)} \\
& \boldsymbol{k}_{i, r}=\boldsymbol{W}_{r}^{(k)} \boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}+\boldsymbol{b}_{r}^{(k)}
\end{aligned}
$

ただし， $d_{\mathrm{rel}}$ は $\boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}$ の次元数， $d_{\mathrm{att}}$ は変換後の次元数である. 全ての $r \in \mathscr{R}$ と $i \in\{1, \cdots, n\}$ を集めた テンソルを $\mathrm{Q} \in \mathbb{R}^{n \times|\mathscr{R}| \times d_{\text {att }}}$ と $\mathrm{K} \in \mathbb{R}^{n \times|\mathscr{R}| \times d_{\text {att }}}$ とする.

$
\begin{aligned}
& \mathrm{Q}_{i, r,:}=\boldsymbol{q}_{i, r}=\boldsymbol{W}_{r}^{(q)} \boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}+\boldsymbol{b}_{r}^{(q)}, \\
& \mathrm{K}_{i, r,:}=\boldsymbol{k}_{i, r}=\boldsymbol{W}_{r}^{(k)} \boldsymbol{h}_{i}^{(\mathrm{rel})}+\boldsymbol{b}_{r}^{(k)} .
\end{aligned}
$

各単語対 $\left(w_{i}, w_{j}\right)(1 \leq i<j \leq n)$ に対する関係空間 $\mathscr{R} て ゙$ 確率分布は，内積とソフトマックス関数によ り計算する ${ }^{5)}$.

$
\hat{\boldsymbol{y}}_{i, j}=\sigma\left(\mathbf{Q K}^{\top}\right)_{i, j,:} \cdot
$

$\hat{y}_{i, j}$ から確率が最大となるラベルを選び，行列で対応する要素 $\boldsymbol{Y}_{i, j}$ に埋めることによって，関係を特定 する。提案手法は式 (10)を用いて，非対角成分を一斉（独立）に埋めるため，関係の予測結果の間に依存関係がない。なお，学習時には式 (5)を以下のよ うに置き換えることで，学習が安定することが経験的にわかっている.

$
z_{i}=\boldsymbol{e}_{w_{i}}
$

これにより，単語単位で誤差逆伝播を行うことが でき，プーリング操作による複雑なパラメータ更新 を避けることでモデルの性能向上に寄与する。

## 2.4 学習と予測

固有表現抽出と関係抽出の交差エントロピーの 総和を損失関数とする。固有表現抽出では Zhang

 & 67.8 \\



表 1 固有表現抽出と関係抽出の実験結果. NER は固有表現抽出の結果，RE は固有表現ラベルを用いない関係抽出の結果，RE+は固有表現ラベルを用いた関係抽出の結果 である。†は BERT-base，‡は BERT-large，。は ALBERT

ら [6] に倣い，学習時は正解のスパンとラベルを使 い，予測時は貪欲法で得られたスパンとラベルを用 いる。関係抽出では，学習時と予測時のいずれも固有表現抽出器が予測したスパンとラベルを用いる。

## 3 実験と考察

## 3.1 実験結果

提案手法の性能を確かめるために, CoNLL04 [10] と ACE05 の 2 つのデータセットで実験し，その性能を表 1 に示した. 実験結果から，提案手法は関係抽出（REと $\mathrm{RE}+$ ）において，両データセットの最高性能モデルに匹敵する性能を持つことを確認した。特に，提案手法と同じくBERT をエンコーダとして 用いる Eberts と Ulges の手法 [7] や Wadden らの手法 [17] の性能を上回ることから，提案手法の構造が 性能向上に寄与することが確かめられた. Wang と Lu [4] の手法は ALBERT [19] をエンコーダとして使 うことで高い性能を達成しているが，エンコーダを BERT に揃えると，提案手法と同等の性能であった.

ところが，ACE05 での固有表現抽出（NER）にお いて，提案手法は比較手法である Wadden らの手法 [17] より低い精度を示している。これは比較手法 が文書単位を入力とし， [SEP] で分割された複数の 文に対して予測を行うため，文単位で予測を行う提案手法と実験設定が異なるからである。提案手法の 固有表現抽出器に文書単位の入力を与えると，性能
表 2 文書単位で固有表現抽出を行う実験の結果（ACE05

表 3 デコーディング順序に関する対照実験の結果 (CoNLL04 テストデータ)．全ての関係を一斉に予測する モデルと，順序を考慮して予測するモデルを比較する。

が比較手法に匹敵することを表 2 に示した.

## 3.2 デコーディング順序による影響

Table-Filling を用いた既存手法は予め定義された 順序に従い，モデルの出力結果を考慮しつつ，表を セルごと埋める $[3,5,6]$. これらの研究は前の予測結果が以後の予測に役立つと仮定しているが，提案手法では内積で表の非対角成分をまとめて予測する ため，各セルの予測は互いに独立である。

提案手法においてデコーディング順序を考慮す る必要がないことを示すために，順序を考慮して デコーディングを行う実験設定での性能を確認す る. 具体的には，単語対 $\left(w_{i}, w_{j}\right)$ の関係を予測する 時に, 左のセル $\left(w_{i}, w_{j-1}\right)$ と下のセル $\left(w_{i+1}, w_{j}\right)$ の 情報を用いる。これにより，表の左下から右上へと 順番にデコーディングを行う手法を用意し，その性能を表 3 に示した.

実験結果より，デコーディング順序を考慮する ことによる性能向上は得られなかった.これは， BERT が長距離の依存関係を考慮して入力文をエン コードするため，前の予測結果を考慮して逐次的に 予測を行う必要が無くなったためと考えられる.

## 3.3 同時学習による影響

既存研究は，固有表現抽出と関係抽出の同時学習 はタスク間の依存関係を暗黙的にモデル化し，全体 の性能に寄与すると報告している $[8,20,21]$. 提案手法において両タスクを同時にモデル化するメリッ トはどのくらいあるのだろうか？そこで，固有表現 の認識結果から，固有表現のセグメント情報やカテ ゴリ情報を隠したとき，関係抽出の性能がどのよう な影響を受けるのかを調査した，具体的には，固有表 4 固有表現抽出器の学習・予測設定を変更することに よる関係抽出器の性能変化 (CoNLL04テストデータ).

「Seg.」はセグメント情報，「Cat.」はカテゴリ情報を示す. また，+は固有表現のラベルをランダムに選んだ結果，

は正解の固有表現のラベルを使った結果である.

表現ラベル（例：B-PER）から，セグメント情報だけ を残したり（例：B），カテゴリ情報（例：PER）だけ を残して，関係抽出器の性能を測定した（表 4).

従来，固有表現抽出の性能が関係抽出の性能に影響を与えると考えられてきたが，提案手法では，カ テゴリを用いずにセグメントだけを利用して関係抽出モデルの学習や予測を行っても，性能に大きな 差は現れないことが分かった.これは BERTをエン コーダとして用いたため, 固有表現のカテゴリは埋 め込みから推測可能な場合が多く，カテゴリ情報を 明示的に与えなくても関係が予測できてしまったた めと考えられる．また，予測時に固有表現のセグメ ントのラベルをランダムに書き換えた場合は，固有表現のスパンの情報が得られなくなり，関係抽出の 性能低下を引き起こす。一方で，正解のスパンを関係抽出器に与えると，大幅な性能向上が見られる. さらに，固有表現抽出器の学習を加えることで，性能が向上した。これは関係抽出器にとって，固有表現の正確なスパン情報が重要であること，固有表現抽出の学習を行うことによる BERT の単語埋め込み の改善が得られることを示唆している.

## 4 おわりに

本研究では，Table-Filling に基づき，固有表現と 関係を同時に抽出するモデルを提案した。文脈を考慮した単語埋め込みの活用により, 従来手法の特徴量選択とデコーディング順序に関する課題を撤廃 できることを示した．実験結果により，提案手法は CoNLL04 [10] と ACE05 の 2 つのデータセットで最高性能に匹敵する性能を示すことを確認した.

謝辞 この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務 （JPNP18002）の結果得られたものです。

## 参考文献

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## A 実験設定

提案手法は HuggingFace Transformers [22] 用い て実装し, NVIDIA Tesla V100(16 GiB) で実験を行っ た. 本稿で報告された全ての実験結果は，5つの異 なるランダムシードを用いて学習を行い，その平均値である.

なお，モデルには事前学習済みのパラメータとラ ンダムな初期状態にあるパラメータが両方存在する ため，一様な学習率を設定することはモデルの訓練 において不適切だと考えられる。よって, Wadden ら [17] に倣い, 両抽出器と事前学習済みの BERT モ デルを異なる学習率を用いて訓練する。訓練時のパ ラメータ更新は，AdamW [23]を用いる。

## A. 1 データセット

データセットの分割などの前処理と実験設定は既存研究に従う.

CoNLL04 固有表現が 4 種類，関係が 5 種類定義 されている. Eberts と Ulges [7] と Gupta ら [5] の分割に従い，まずデータセットを訓練・検証・テスト データに分け，訓練データと検証データで八イパー パラメータを選択する。次に訓練データと検証デー タをあわせて訓練を行い，得られたモデルの性能を テストデータを用いて評価する $[3,6,24]$.

ACE05 固有表現が 7 種類, 関係が 6 種類定義さ れている. Wadden ら [17] の前処理スクリプト6)を 用いることにより, 既存研究と同じ分割を作成し

要素として記述された箇所を固有表現のスパンとし て扱う $[8,20,24,25]$.

## A. 2 ハイパーパラメータ

提案手法により導入されたハイパーパラメータ とその値を表 5 に示す。ハイパーパラメータの選択は，それぞれのデータセットの検証データを用 いて行う. ただし, 訓練時に使われたスケジュー ラーは，まず学習率をゼロから表に示した値まで $\{$ ウォームアップ期間 $\} \times\{$ エポック数 $\}$ のエポックを かけて線形に上昇させ，次に余弦関数で減衰させる ものである.表 5 ハイパーパラメータの概要

表 6 アブレーションスタディの結果（CoNLL04 テスト データ).「-ラベル」は式 2 と式 4 からラベルの埋め込み を削ったモデル，「-スパン」は式２からスパンの埋め込み を削ったモデル，「-両方」は両方を削ったモデルを示す.

## B 特徴量による影響

提案手法で特徴量として用いたスパンの埋め込み とラベルの埋め込み（式 2 と式 11）がモデルに与え る影響を調べるために，各埋め込みを削った場合の 実験を行い，結果を表 6 に示す. 式 2 からスパンの 埋め込み $f\left(\boldsymbol{e}_{w_{\text {first }(i-1)}}, \cdots, \boldsymbol{e}_{w_{i-1}}\right)$ を削る目的は，スパ ン単位のパラメータ更新を防止し，スパンの埋め込 み表現を学習させないことである.

スパンの埋め込み表現を学習させないことによ り, 関係抽出器の性能低下が表 6 から見られた. こ れはスパンの埋め込みが提案手法において重要であ ることを示し， 83.3 の結論を裏付ける結果だと考え られる。

6) https://github.com/dwadden/dygiepp
 Youmi Ma 平岡達也 岡崎直観 東京工業大学 \{youmi.ma, tatsuya.hiraoka\}@nlp.c.titech.ac.jp okazaki@c.titech.ac.jp  