ニューラルネットワークを用いたセンテンス類似度モデルのエンティティ曖昧性解消への応用

有山祐平 (1451006)

・概要

近年，ウィキペディアなどの知識ベースが急速に発展し，知識ベースを用いたエンティティリンキングの技術に関心が高まっている．
エンティティリンキングは，文章中に出現する実世界上のモノやこと等の実態（メンション）を知識ベースのエンティティのエントリにリンクするというものである．
この技術の発展により，人々の文章に対する意味理解を向上させることが期待できる．
しかし，文章中のメンションには曖昧性があるため，周辺の情報を用いてエンティティの曖昧性を解消し，正しいエンティティのエントリにリンクさせる必要がある．
本研究では，ニューラルネットワークを用いたセンテンス類似度モデルをエンティティリンキングのタスクに応用することで，エンティティの曖昧性解消の精度向上を目指す．

・発表概要

・実験内容

・本論文の成果