LLMによる合成文脈データを用いた表のエンティティリンキング

論文の表には実験結果などの重要な情報が含まれるため，表を解析して知識ベースと紐づけるエンティティリンキングは有用な技術と期待されている．このタスクでは表のセルを読解して，それが指す知識ベースのエンティティと紐づけるには，幅広い文脈理解が必要になる．しかしながら，論文の本文からセルの文脈を適切に抽出する必要があるという課題があった．本研究では，大規模言語モデルを活用し，セルの文脈を生成する合成文脈を提案する．このアプローチにより，既存手法よりリンキング精度が5ポイント以上向上することを実証した．また，合成文脈は場合によって論文には記述されていない補助知識も補完されることを明らかにした．