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セマンティクスとテキスト抽出において、名前解決とは、特定の名前の使用が実際にどの人物、俳優、またはオブジェクトを指すのかを判断するテキスト マイニングソフトウェアの機能を指します。これは、エンティティ解決とも呼ばれます。
単純なテキストでの名前解決
たとえば、テキストマイニングの分野では、ソフトウェアが次のようなテキストを解釈する必要があることがよくあります。
ジョンはエドワードに本を渡した。エドワードは立ち上がって、ジョンに部屋に戻るように呼びかけた。
これらの文では、ソフトウェアは代名詞「彼」が最初の文の「ジョン」を指すのか、「エドワード」を指すのかを判断する必要があります。また、ソフトウェアは、2 番目の文で言及されている「ジョン」が最初の文の「ジョン」と同じなのか、それとも名前が「ジョン」である第三者なのかを判断する必要があります。このような例は、英語だけでなく、ほとんどすべての言語に当てはまります。
ドキュメント間の名前解決
このタイプの名前解決は、ドキュメント間でもよく使用されます。たとえば、古い新聞記事で米国大統領 (ジョージ H. W. ブッシュ) として言及されている「ジョージ ブッシュ」が、数年後に大統領に立候補している人物 (ジョージ W. ブッシュ) に関する別のニュース記事で言及されている「ジョージ ブッシュ」と同一人物であるかどうかを判断する場合などです。同じ名前を持つ人はたくさんいる可能性があるため、アナリストとソフトウェアは、2 つの同一の参照 (「ジョージ ブッシュ」) が実際に同じ特定のエンティティまたは人物を指しているかどうかを判断するために、名前だけでなく、はるかに多くの情報を考慮する必要があります。
テキスト抽出とセマンティクスにおける名前/エンティティ解決は、多くの場合、正確な判断を行うのに十分な情報がないこともあり、非常に難しい問題として知られています。データ内の特定のコンテキストの手がかりに依存する部分的な解決策は多数存在しますが、現在のところ一般的な解決策は知られていません。
この問題は、名前の曖昧さ回避と呼ばれることもあり、デジタル ライブラリの場合は著者の曖昧さ回避と呼ばれることもあります。
名前解決の利点を提供する可能性のあるソフトウェアの例については、以下も参照してください。
- エアロテキスト
- アルケミーAPI
- 強度
- 自律性
- 基礎技術
- Dandelion API は、内部ナレッジ グラフ(Wikipedia、DBpedia、その他のソースに基づいて構築)を使用して名前解決のためのカスタマイズ可能なアプローチを提供します。
- DBpedia Spotlight は、DBpedia と Wikipedia を使用した名前解決のシンプルなアプローチを提供します。
- ネットオウル