ある保険会社が事故報告書（非構造化テキスト）を処理し、①事故発生日時、③関係者の氏名、②損害を受けた物品・車両の種類を自動抽出してデータベースに格納したい。キーフレーズ抽出・固有表現認識（NER）・感情分析のうち、このユースケースに最も適した機能の組み合わせはどれか。
- A. 感情分析＋キーフレーズ抽出：事故報告書の否定的な内容を特定し、主要フレーズを抽出する
- B. キーフレーズ抽出＋感情分析：重要語句と感情スコアを組み合わせて損害の深刻度を推定する
- C. 固有表現認識（NER）のみ：日時・人名・物品カテゴリなどのエンティティを構造化データとして抽出する
- D. 言語検出＋固有表現認識：報告書の言語を特定してから NER でエンティティを抽出する
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正解: C
固有表現認識（NER）は「DateTime（日時）」「Person（人名）」「Product/Vehicle（物品・車両）」などを事前定義カテゴリとして抽出するため、事故報告書から必要な3種類のデータすべてをカテゴリ分類された構造化データとして取得できる。データベース格納の自動化に直接対応する。選択肢Aの感情分析は事故報告書の感情スコアを測定できるが、日時・氏名・物品の抽出は行わない。選択肢Bのキーフレーズ抽出は重要語句を返すが、カテゴリ分類せず非構造化のまま返すためデータベース格納には追加処理が必要になる。選択肢Dの言語検出は言語が単一の場合は不要であり、NER だけで要件を満たせる。