地理的言及に対するエンティティ・リンキングにおける住所階層の利用

エンティティ・リンキングは、テキスト中の言及をWikipedia1）やDBPedia2）などの知識ベース上のエントリ(エンティティ)に関連づける(リンクする)課題である。エンティティ・リンキングを実施することによって、知識ベースのエントリ情報を考慮した、より高度なテキスト応用処理が可能になる。知識ベースのエントリと関連づけるべき言及は応用ごとに異なるが、文書ジオロケーション[1,2]やToponymResolution[3]のような地理的情報に着目する応用課題では、地名(「東京都」)やランドマーク(「東京タワー」)といった地理的位置属性を持つ言及が重要となるため、特にこれらの言及を知識ベースのエントリと関連づけることが要求される。しかしながら、エンティティ・リンキングの既存研究[4,5]は主に汎用的なドメインを想定して設計されており、地理的位置属性を持つ言及の特徴を考慮したエンティティ・リンキングに関する研究は限られている。そこで本研究では、地理的位置属性を持つ言及の特徴を考慮したエンティティ・リンキン1）https://www.wikipedia.org/2）https://www.dbpedia.org/グ手法を提案する。提案手法では、エンティティの扱いに優れた言語モデルLUKE[6]に基づく処理を仮定したうえで、入力文章中の地名が持つ住所階層性に注目して入力事例を事前編集することでエンティティ・リンキングにおけるエンティティ曖昧性解消の性能改善をねらう。