Wikipediaの情報に基づいて、構造化した知識を抽出する研究は多く行われているが、基本的には、Wikipediaの記事が一つのエンティティについて述べていることを前提としている。しかし、実際のWikipediaの記事には、小説を原作としたような映画のように、元の創作物からの派生的なエンティティがまとめて記載されることが多い。本研究では、そのような複数エンティティが記述されている可能性を考慮した中で、Wikipedia記事のクラス分類を行う方法を提案するとともに、森羅のデータを用いて本手法の性質について議論する。

Wikipediaとは世界最大級のインターネット百科事典であり、記事のメタデータとして、概要文、Wikipediaカテゴリ、インフォボックス（テンプレートにより生成）を有する。しかし、Wikipedia自体には、これらの情報を構造化し利用可能にする枠組は存在しないため、これらの知識を構造化するための手法が提案されている。これらの手法には、Wikipediaと同様の編集者による編集作業により構造化を行うWikidata1）や、Wikipediaに記述されている知識の自動抽出を試みるDBpedia[1]、BabelNet[2]、YAGO4.5[3]、知識を拡張固有表現というオントロジに基づいて構築する森羅プロジェクト[4]のプロジェクトなどが存在する。これらの自動抽出を行う研究では、基本的にWikipediaの1記事が一つのエンティティや概念に対応すると仮定してクラス分類や属性の抽出といった研究を行っている。しかし、Wikipediaの記事には、「永遠の0」のような小説や漫画等の創作物の記事に代表されるように、同名の映画等の、元の創作物から派生した1）https://www.wikidata.org/エンティティがまとめて記述される場合があり、Wikipediaの1記事が複数のエンティティと対応すると考えるのが不適切な場合が存在する。ただ、このような記事では、概要文で複数エンティティの存在が示唆されることが多いことが確認されている。また、多くの場合、それぞれのエンティティに対応するインフォボックスが存在している。そこで、本研究では、記事の概要文を用いた複数エンティティに関する情報の発見をするとともに、インフォボックスの存在によって、十分な情報があるかを検証するという枠組みを用いることによって、複数エンティティについて記載しているページとして認識するとともに、それらのクラスを推定することができる手法を提案し、森羅のデータを用いて本手法の性質について議論する。