ニュース記事中の組織名の曖昧性解消 / Resolve the ambiguity in the organization's name in news articles

■イベント 
「2020年度 人工知能学会全国大会（JSAI2020）」
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2020/

■登壇概要
タイトル：ニュース記事中の組織名の曖昧性解消
発表者： 
DSOC 研究開発部 Data Analysis Group 高橋 寛治

▼Twitter
https://twitter.com/SansanRandD

Transcript

1. ニュース記事中の組織名の曖昧性解消 ⾼橋寛治1, 甫⽴健悟2, 奥⽥裕樹1 （ 1Sansan株式会社 DSOC , 2⾸都⼤学東京） ポスター発表
2. ※ 掲載されている内容等は発表時点の情報です。 ※ 公開に当たり、資料の⼀部を変更・削除している場合があります。
3. ニュース記事中の組織名の曖昧性解消 ⾼橋寛治†, 甫⽴ 健悟‡, 奥⽥ 裕樹† †Sansan 株式会社 DSOC, ‡⾸都⼤学東京 ⼿法 単語ベクトル 次元 精度 再現率@3 単語ベクトルの平均 HR領域*2 100 0.462 0.750 SCDV HR領域 100 0.404 0.615 200 0.558 0.615 SCDV Wikipedia*3 100 0.404 0.731 200 0.423 0.808 *1 https://sales.baseconnect.in/ *2 https://github.com/ bizreach/ai/tree/master/word2vec *3 https://github.com/singletongue/WikiEntVec/releases/ tag/20190520 • 組織名から法⼈番号を⼀意に特定できない記事52記事（タイトルと本⽂ 冒頭）が対象 • 形態素解析辞書 mecab-ipadic-Neologd (v0.0.6) を⽤いて形態素解析し， 名詞と動詞の原形を利⽤ • 組織情報データベースには Musubu*1 を利⽤し，事業概要⽂や事業内容 キーワード，業界を結合し，1企業1⽂書として利⽤ 評価実験 ※SCDV(Sparse Composite Document Vectors)：単語のトピックが際⽴つような⽂分散表現の作成⽅法 結 果 アイデア：事業内容と記事内容は近しいと考える 1. 記事中の組織名に紐付く組織候補を作成 2. 候補となる組織の組織情報の⽂書ベクトル化 3. 記事の⽂書ベクトル化 4. 2と3のコサイン類似度が最⼤の組織を出⼒ ⼿ 法 ⾼品質なニュース配信を実現するために，ニュース記事中に含まれる 組織名がどの法⼈番号と紐付くかを特定（=曖昧性解消） ⽬ 的   .)-% "/ (' * "/ , & (' 0$ A 1234 
   
   
    0.20 A 5678 
   
   
    0.80 A 9101 
   
   
    0.30 B 1121 
   
   
    -
   
   
   
   
   
   
   
   
   0$   .)-% 
   
   
    +" (' "/ +!# 概要図 • 類似度TOP1と2の類似度の差が⼀定以上ある場合に出⼒す るマージン法を適⽤ • 閾値に0.125を設定すると適合率は⾼いが，再現率は約0.1 追加実験 SCDVによるベクトル化が最も⾼い精度となった 再現率@3で評価するとスコア⾼いため，近しい業種の組織を特定 できていると考えられる まとめ