本記事では、株式会社Jurabiが提供する、日本語から固有表現を抽出するためのモデル、BertForTokenClassificationの使い方について詳しく解説します。固有表現の抽出は、自然言語処理の中でも特に重要なタスクであり、様々なビジネスや研究において活用されています。

固有表現のタイプ

このモデルが抽出する固有表現のタイプは以下の8種類です。

• 人名
• 法人名（法人または法人に類する組織）
• 政治的組織名
• その他の組織名
• 地名
• 施設名
• 製品名（商品名、番組名、映画名、書籍名、歌名、ブランド名等）
• イベント名

使用方法

このモデルを利用するためには、まず必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のライブラリをpipなどでインストールしてください。

• transformers
• unidic_lite
• fugashi

すべてのライブラリが準備できたら、次のコードを実行するだけです。

from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertForTokenClassification
from transformers import pipeline

model = BertForTokenClassification.from_pretrained('jurabibert-ner-japanese')
tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('jurabibert-ner-japanese')
ner_pipeline = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)
ner_pipeline('株式会社Jurabiは、東京都台東区に本社を置くIT企業である。')

事前学習モデル

モデルは、東北大学乾研究室が公開している日本語BERTモデル（cl-tohokubert-base-japanese-v2）を使用しています。

学習データ

学習データは、ストックマーク株式会社が公開しているWikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット（stockmarkteamner-wikipedia-dataset）を元にしています。

ソースコード

ファインチューニングに使用したプログラムは、jurabiinc/bert-ner-japaneseで公開しています。

トラブルシューティング

何か問題が発生した場合、以下の点を確認してください。

• 必要なライブラリが正しくインストールされているか。
• モデルやトークナイザーの指定が正しいか。
• 入力テキストに誤りがないか。

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まとめ

BERTを使用した日本語の固有表現抽出は非常に強力な手法です。このモデルを活用したプロジェクトによって、効率的かつ効果的に情報を整理・分析することが可能になります。

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