日本語エンティティ曖昧性解消の体系的評価

エンティティリンキングは，テキスト上のエンティティを知識ベースのエントリとリンキングすることで，幅広い応用で活用される基盤技術である．しかしながら，最新モデルを用いたエンティティリンキング性能やその性質は十分に評価されているとは言えず，特に日本語の専門ドメインにおける最新モデルの汎用性は明らかではない．本研究では，ニュース，行政，地理の3ドメインからなる日本語評価ベンチマークを構築し，TextEmbeddingモデルやDualEncoder，LLMリランキング等の体系的比較を行った．実験の結果，TextEmbeddingモデルが全ドメインで約80%のR@10を達成し，リランキングにより最大5ポイントの精度向上を確認した．