[2E6-GS-3] 知識の利用と共有：知識グラフ

[2E6-GS-3-01] DBpediaを対象とした日本語エンティティリンキング

〇澤村 勇輝¹、谷津 元樹¹、森田 武史¹ (1. 青山学院大学　理工学部)

キーワード：エンティティリンキング、DBpedia、DBpedia Spotlight

自然言語文中のエンティティ名を大規模知識グラフのリソースと対応づけるタスクであるエンティティリンキング（EL）は，質問応答や対話システムなどの基盤技術として注目されている．DBpediaを対象としたELツールとして，DBpedia Spotlight（DS）が提案されている．DSは多言語に対応しているが，特定の言語に特化したELを行うためには，自然言語処理ライブラリOpenNLPの対象言語モデルが必要となる．DSの多言語対応モデルを日本語ELに利用可能であるが，OpenNLPの対象言語モデルを用いる場合と比較して精度は低い．2022年1月現在，OpenNLPの日本語モデルは公開されておらず，DSの日本語対応モデルも公開されていない．本研究では，日本語形態素解析器SudachiをDSに導入し，DSの日本語対応モデルを開発することを目的とする．本研究で開発したDSの日本語対応モデルを用いて，日本語Wikipediaからランダムに抽出した記事の定義文に対して日本語ELを行い，DSの日本語対応モデルと多言語対応モデルの比較評価により，日本語対応モデルの有効性を示した．