名寄せの仕組み - astamuse Lab

この記事は 自然言語処理 Advent Calendar 2020 の25日目の記事です。 こんにちは、rinoguchi です。今年の4月に こちらの記事 を書いて以来、半年ぶりの投稿になります。 当社では、特許・研究課題・論文など多くの知的財産データを保持しています。これらのデータを活用するには、データに含まれる同一組織・同一人物に対して同一IDを付与してデータをグルーピングすることが必要であり、この作業のことを名寄せと呼んでいます。 今回はこの名寄せの仕組みについて紹介したいと思います。 大まかな処理フロー 当社では名寄せ処理を、まずそれぞれのデータソース（例えば特許や論文など）の中で実行し、次に異なるデータソース間で実行することで、最終的に組織ID・人物IDに対して特許・研究課題・論文などを紐づけたデータを生成しています。 とはいえ、データソース内名寄せもデータソース間名寄せも仕組

[rx7]

アスタミューゼ社らしい内容。rinoguchiさんの馬力で仕組み化できてよかった、本当に。