エンティティリンキングは，テキスト上のエンティティを知識ベースのエントリとリンキングすることで，幅広い応用で活用される基盤技術である．しかしながら，最新モデルを用いたエンティティリンキング性能やその性質は十分に評価されているとは言えず，特に日本語の専門ドメインにおける最新モデルの汎用性は明らかではない．本研究では，ニュース，行政，地理の3ドメインからなる日本語評価ベンチマークを構築し，TextEmbeddingモデルやDualEncoder，LLMリランキング等の体系的比較を行った．実験の結果，TextEmbeddingモデルが全ドメインで約80%のR@10を達成し，リランキングにより最大5ポイントの精度向上を確認した．

エンティティリンキング（EntityLinking;EL）は，テキスト中の特定のエンティティを指し示す表現（メンション）を，Wikidata[1]などの知識ベース（KB）上の適切なエントリに紐付けるタスクである．ELシステムは，表記揺れや文脈に依存する曖昧性のある表記を正規化するのみならず，近年では質問応答やLLMの知識編集などのアプリケーションにおいて，外部知識を検索・参照するための基盤技術として重要な役割を担っている．一般的なELシステムは，テキストからメンションを抽出する「メンション抽出」と，抽出したメンションをKB上の正しいエントリに特定する「エンティティ曖昧性解消（EntityDisambiguation;ED）」の