自然言語処理を特定のドメインのテキストに応用する際，Entityに関する情報はドメイン特有の知識となることが多く，公開されている同義語辞書だけでなく，特定のドメインの同義語辞書の作成が求められる．しかし，この同義語辞書は人手で作成することが多く，非常に高コストである．本研究では同義語辞書作成支援を目的として，ベースライン及び評価用データの構築，人手評価を実施した．実験の結果，単語間類似度タスクで有効な分散表現作成手法が，本タスクでは有効ではなく，またその逆が起こりうることがわかった．

自然言語処理技術の活用現場では，同義語辞書の作成が課題としてあげられることが多い．例えば，情報検索の分野では同義語辞書を使用することで精度が向上することが知られている[1]．WordNetなどのオープンドメインにおける同義語辞書よりも，特定のドメインに沿った同義語辞書を使うことでさらなる精度向上が期待できる．特に，Entityの同義語情報はドメイン特有の知識となることが多く，特定のドメインに応じて作成する必要がある．しかし，特定のドメインに特化した同義語辞書作成は，人手で行われることが多く非常に高コストである．そのため，同義語辞書作成を支援する必要がある．支援方法として有効な方法の一つに，対象のEntityに対する同義語候補をランキングで示す方法がある．このような形式のタスクにZero-shotEntityLinking(EL)[2]がある．Zero-shotELは訓練中に現れないEntityに対して，Entity集合を適合度順にランキングするタスクである．しかしながら，このZero-shotELにおいては，Entityに関する説明文を利用可能な知識としているが，説明文を利用できないケースは応用上多い．そこで，本研究ではEntityの情報のみから，Entity集合を適合度順に並べるタスク（同義語獲得タスク）を実施する．ところが，このような評価データセットは我々の知る限り存在しない．本研究では，特定のドメインのテキストに対してEntity抽出器を用いてEntity集合（mention集合）を作成する．また，ユーザーが入力するクエリEntity（term）を別途用意し，このクエリに対してmention集合を適合度順に並べるタスクを行う．概要を図1に示す．ベースラインとして編集距離によるランキングと分散表現を用いた類似度によるランキングを行い，人手によって性能を評価した．