自然言語処理における固有表現抽出（NER）用データのAI自動生成ワークフロー

自然言語処理における固有表現抽出（NER）用データのAI自動生成ワークフローとは

自然言語処理における固有表現抽出（NER）用データのAI自動生成ワークフローとは、テキストデータから人名、地名、組織名などの固有表現を識別・分類するNERモデルの学習に必要な教師データを、AI技術を用いて効率的かつ自動的に生成する一連のプロセスです。このワークフローは、大規模言語モデル（LLM）や機械学習モデルを活用し、手作業によるアノテーションの労力とコストを大幅に削減することを目指します。特に、ファインチューニング用データのアノテーション自動化と品質向上という上位概念（親トピック）の中で、具体的なデータ準備手法として位置づけられます。AIが初期のアノテーションを行い、人間がレビュー・修正するHuman-in-the-Loopのアプローチが一般的であり、これにより高品質な学習データを迅速に確保することが可能になります。

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