本研究は、大規模顧客名辞書を対象とした名寄せ（エンティティマッチング）タスクにおいて、BERT系モデルのファインチューニング手法を比較し、性能と計算コストのバランスを検証したものである。従来広く用いられてきた多クラス分類モデル（BertForSequenceClassiﬁcation）は、分類クラス数が非常に多い場合に精度低下が生じることが知られている。そこで本研究では、分類モデルによる直接予測に加え、Sentence-BERTを用いたベクトル類似度ベースの名寄せ手法を検討した。顧客名辞書から同一ラベルのペア（PositivePair）と、ランダムまたは類似度上位から抽出した異なるラベルのペア（NegativePair）を作成し、複数のファインチューニング方式を比較した。特に、類似度が高いがラベルが異なるHardNegativePairを用いたSentence-BERTは、全手法の中で最高精度を達成した。一方、分類モデルを用いたベクトル類似度方式は精度はやや劣るものの、学習コストを大幅に削減できることが確認された。

名寄せタスク（エンティティマッチング）は、商品情報や会社名などのデータに含まれるレコード同士が同一の実体かどうかを判定するタスクである。従来はルールベースの手法が多く研究されていました[1]が、近年ではTransformerベースのモデルを用いたエンティティマッチングが盛んに行われている。本タスクに関する研究の多くはSentence-BERTを利用しており、参考文献[2]、[3]、[4]では、意味が類似するデータペア（PositivePair）と意味が異なるデータペア（NegativePair）を教師信号としてSentence-BERTを学習させ、類似関係を検出している。しかし、データ数が増えるとペアの総数は入力データ数の二乗に近いオーダー𝑂(𝑛2)となり、学習顧客名グループ名株）レゾナック山崎事業所レゾナック昭和電工ガスプロダクツ株式会社レゾナックResonacCorporationレゾナック日産自動車日産自動車トヨタ自動車トヨタ自動車......コストが非常に大きくなる。例えば、レゾナックでは月に一度、顧客名の名寄せ作業を行い、各顧客名に所属するグループ会社名を付与している。これまでの作業で得られた、所属グループ名が付与された顧客名の辞書（表1）には、顧客名が113,000件、グループ名が46,808件含まれている。もしすべての同一ラベルの組をPositivePair、異なるラベルの組をNegativePairとして総当たりで作成すると、教師データの件数はおおよそ𝑛(𝑛－1)