<B-Name>になるべき苗字が認識できていないのと、「で」と「、」がそれぞれ<I-Address>になってしまっていますが、それ以外は目的どおりに抽出することができています。終わりに本記事では、Flairによる固有表現抽出を用いて個人情報の抽出を行いました。結果としてはまだまだ頼りない部分があるものの、前処理的に行って人のサポートとしてサジェストするくらいには使える可能性がありそうです。電話番号やメールアドレスのような個人情報は、正規表現を用いたルールベースで機械的に抽出することができるので、ルールベースと固有表現抽出を組み合わせることでどれだけの精度になるか検証していきたいと思います。今後はtestデータに現れる固有表現が既知/未知の場合に分けての精度検証や、BERTなどの言語モデルをfine-tuningして固有表現抽出する実験を行いたいと考えています。Shiftでは実際のサービスで使われている生きたテキストデータで最新の手法を試すことができます。