ニュース記事と、記事に登場する企業名の法人番号を紐付けたい。しかし、同名企業が存在する場合、一意に特定できないことがある。既存手法では、ニュース記事と、企業情報のベクトルの類似度が最も大きい法人番号を出力しているが、企業データベースが持つ他のテキスト情報を有効活用できる手法ではない。そこで、GPTによるQuestionAnsweringを利用し、他のテキスト情報を適切に活用可能なEntityLinkingを提案する。提案手法により、既存手法に対し65%ポイントの性能改善を確認した。さらに、Web検索結果のテキストを追加で与えることで、5%ポイントの性能改善を確認した。

企業に関する正確な情報を知るために、ニュース記事に対して、ニュース記事中に登場する企業名と、その法人番号を紐付けて管理することが重要である。しかし、ニュース記事に登場する企業名が、どの企業の法人番号に紐づくか曖昧性が存在する。この曖昧性の中には、企業名が同じだが、法人番号が異なる企業（同名企業）が存在する場合がある。本研究では、同名企業の曖昧性を解消するタスク(同名企業特定タスク)に着目する。EntityLinking(EL)は、テキストからEntityを認識し、知識ベースに登録されているEntityに紐付ける技術である。知識ベースとは、特定のデータを体系的に整理したデータベース(DB)のことである。同名企業特定タスクは、テキスト中のEntityとして企業名が与えられたときに、知識ベースである企業DB中のEntityと紐付けるタスクであると定義する。同名企業特定タスクにおいて、同名企業でも住所・代表者名・取り組む事業などが異なる点を考慮することで、より正確な特定が可能となる。しかし、ニュース記事には企業情報が必ずしも全て記載されるわけではないため、候補企業となる企業情報のうち、記事に記載された企業情報のみを適切に活用することが重要である。髙橋ら[1]は、Fine-Tuning(FT)を行わず、企業の取り組む事業のテキストと、記事テキストの類似度が最も大きい候補を出力する手法を提案している。本手法は、候補となる企業情報とニュース記事を別々にベクトル化するため、候補となる企業の情報のうち、ニュース記事に登場する企業情報のみを取捨選択できる方法ではない。澤田ら[2]は、記事テキストと特定された企業名を紐付けたデータを用意し、FTすることで、類似度が最も高い候補を出力している。この手法は、用意されたデータに含まれない企業を正しく推論することができない。一方、企業の情報は日々変化するため、変化に追従できるよう頻繁にアノテーションされたデータを用意し、モデルを更新するのは時間.的コストがかかる。また、DingらはChatEL[3]において、ELに対して、QuestionAnswering(QA)を利用する手法の性能改善方法を提案している。ChatELでは、候補に関する情報を与え、複数候補からの選択を行うことでELタスクを解いている。本手法は、EL対象となるテキストと候補に関する情報をまとめて扱うことで、特定したい候補と関係のある情報のみを考慮することが期待でき、FTを行わないため、データ準備とモデル更新のための時間的コストがかからない。そこで、本研究では、同名企業特定タスクにおいて、ELに対してGPTを用いたQAを行うことで、FTが必要なく、ニュース記事と企業情報をまとめて扱う手法を提案し、その有効性を示した。本論文における提案手法を図1に示す。