[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-49] 金融・証券記事における表構造を含んだテキストに対する組織名抽出

山内 洋輝^2,1、〇田村 光太郎¹ (1.株式会社ユーザベース、2.愛媛大学)

キーワード：固有表現抽出、自然言語処理

ニュース記事に含まれる組織名抽出モデルでは、一般的で自然なテキストに対するデータにおいては一定程度の成果をあげている。しかし、ニュース記事の中でも金融や証券領域の記事では、数値で書かれた企業コードや表構造に整理されている内容が含まれていることが多い。これまでの固有表現抽出では、構造化データや企業を表すコード（数値情報）が混在したテキストを扱うことは少なく、抽出は難しかった。本研究では、機械的に構成したこれらの構造化データを含むテキストデータを学習させ、既存の組織名抽出の精度を落とさずに、構造化データでの抽出性能を持たせることに成功した。