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名寄せの検索結果1 - 4 件 / 4件

  • 基本4情報での名寄せは難しい|MORIDaisuke

    先日は住所の件でお楽しみでしたね。 私も楽しくなってしょうもないツイートをしたところ、@masanorkさんから有用な情報をいただいてしまいました。 異体字に加えて外字も根深いですし、日付型に収まらない住基の生年月日とか、屋号を含んだ個人事業主の口座名義とか、外国人氏名における住民登録のアルファベットと口座名義のカタカナとの解離とか、旧姓併記の例外処理とか、文字列型に刻まれたバッドノウハウの塊ですね https://t.co/GOaytijfst — Masanori Kusunoki / 楠 正憲 (@masanork) June 6, 2023 このとき、私はごく簡単な「名寄せの難しさ」の社内研修資料を作っている最中だったのですが、この情報が大変参考になりました。 一方、私だけが得をしているのがなんとなくムズムズしてきたので、ここにアウトプットしてスッキリしようと思います。 なお、住所

      基本4情報での名寄せは難しい|MORIDaisuke
    • 日本における「名寄せ」と「照合」の黒歴史

      健康保険証、銀行口座、年金記録――個人のマイナンバーに別人の情報がひも付けられるトラブルが後を絶たない。多くの事案に共通するのは、自治体や関係機関の職員が氏名や生年月日などを基にマイナンバーや住民データを照会した際に、誤って同姓同名の人の情報を引き出してひも付けてしまうというケースだ。 こうした情報のひも付けをする際、職員が住民データの照合や突合、本人確認に使うのが「氏名」「生年月日」「性別」「住所」、いわゆる基本4情報といわれるものだ。 だがこの4情報は、コンピューターによる自動処理とは絶望的に相性が悪い。例えば氏名は「邊」「邉」など旧字・異体字の揺らぎや外字の処理が煩雑なうえ、婚姻による改名もある。よくある氏名の場合、氏名も生年月日も同一というケースが頻発する。住所は時期によって変わるうえ、人によって書き方が「一丁目四番」から「1―4」まで一意ではない。 こうした曖昧な識別符号を代替す

        日本における「名寄せ」と「照合」の黒歴史
      • 「日本の住所のヤバさ」知れ渡る 正規化・名寄せ問題、Twitterトレンドに

        「日本の住所のヤバさ」が6月7日朝にTwitterトレンドになっている。住所表記の正規化・名寄せがいかに難しいかを解説した、inuroさんのnote記事「とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います」がバズっているためだ。 6月4日のテレビ番組で、マイナンバーカードに記載される住所をめぐり、河野太郎デジタル大臣が「将来的にはAIの技術を使って住所の表記揺れを判断することがあり得るかもしれない」と発言し、住所の正規化についてネットで議論になっていたことがきっかけだ。 記事は、「日本の住所システムがカオスで、その計算機的な処理がいかに困難か」を解説する内容だ。 まず、日本にはそもそも、新旧の2つの住所システム(A町1丁目3番2号/A町1234番地)が併存しており、例えば、「浦安市舞浜2」の住所が「舞浜2丁目」「舞浜2番地」の2系統あるケースを紹介。 さらに、まったく同じ住所表記が異な

          「日本の住所のヤバさ」知れ渡る 正規化・名寄せ問題、Twitterトレンドに
        • Wikipediaを元にした日本語の名寄せデータセットを作成しました - Sansan Tech Blog

          こんにちは、DSOC 研究開発部の奥田です。以前の私のブログ記事ではコーギーの動画を見ていると書きましたが、とうとうコーギーを家族として迎え入れ、現在生後6ヶ月の子犬と暮らしております。 さて私たちDSOCでは、SansanやEightの価値を高めるために様々な自然言語処理のタスクに取り組んでおります。例えばニュース記事からの固有表現抽出では、私たちのサービスに特化した固有表現を対象に研究開発しています。その他にも様々あるなかで、特に重要かつ困難とされているものの一つに「名寄せ」というタスクがあります。AIや人工知能と呼ばれるものが発達した現代においても、人間には当たり前にできるタスクが機械には難しいことがまだまだ存在します。 今回は、その「名寄せ」というタスクにおける日本語でのデータセットを作成してみました。これをきっかけに、日本語での名寄せというタスクの研究が進み分野が活性化することを

            Wikipediaを元にした日本語の名寄せデータセットを作成しました - Sansan Tech Blog
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