エンティティリンキング — 名前付きエンティティの曖昧性解消

エンティティリンキングとは、テキスト中の曖昧なエンティティ言及（人、場所、組織など）を、WikidataやDBpediaのような知識ベース、あるいはドメイン辞書の正しいレコードに一致させる自然言語処理タスクである。MilneとWitten (2008) によって調査・形成され、その後Sevgiliらの (2022) によるニューラルアプローチでレビューされたこのタスクは、自由形式テキストを、知識グラフ構築や複数ソースからのテキスト分析に使用される構造化された曖昧性のない参照へとグラウンディングする。