本研究は，日本経済新聞社の記事に登場する企業名を日経企業DBへリンクするタスクを設計し，新聞記事中に企業名に対するリンキング性能を分析する．企業名へのリンキング性能を分析するため，新聞記事に出現する企業名と日経企業IDを紐づけしたデータセットを作成し，事前学習済みLUKEモデルのスパン類似度学習によるリンキングシステムを構築する．作成したデータセットを用いた評価実験では，実装システムが既存システムを上回るリンキング性能を示すことを確認し，実装システムの企業IDリンキングにおける課題について整理する．

日本経済新聞社は，新聞記事・適時開示情報などの過去に作成したテキスト，企業情報などの各業界に関するデータベース(日経企業DB)を保有している．本研究では，新聞記事と日経企業DBに含有された知識の統合化に焦点を当て，新聞記事に登場する企業名を日経企業DBの企業IDに紐づける企業IDリンキングシステムを作成する．新聞記事の企業名を企業IDと紐づけるためには，文中から企業名を抽出する固有表現認識モデルと，抽出した企業名に対して企業IDを割り振るエンティティリンキング(EntityLinking;EL)モデルが必要になる．日本語の固有表現認識では，GiNZA1）などの汎用NLPツールが提供されているものの，これらのツールでは企業名は組織名(Organization)の一部として定義されているため，GiNZAで抽出された組織名から企業名かそれ以外の組織名か分類する必要があ1）https://megagonlabs.github.io/ginza/る．また，既存の日本語ELシステム[1,2]は主にWikiﬁcationタスクを目的として設計されているため，日経企業IDを対象にしたリンキングへの適応は難しい．そこで本研究では，企業IDリンキングシステムの作成に必要なデータセットを整備し，事前学習済み日本語言語モデルを用いた実装システムによるリンキング性能を報告する．また，実装システムの実験結果から企業IDリンキングタスクの課題を分析する．