“企业-家庭纠纷解决并非字符串匹配问题：基于名称可见性进行分层的公开基准测试”

研究团队于 2026 年 9 月 7 日发布 CorpFam 基准数据集，该数据集整合了来自美国联邦拨款记录的 6,638,350 份数据，包含 54,864 对候选配对及 10,307 个企业家族。研究通过按名称可见性分层评估匹配器性能，发现最强匹配器在完全相同的配对中召回率为 100.0%，而在不可见配对中仅为 4.2%。由于 93.2% 的真实链接因被过滤从未进入候选集，仅靠匹配阶段无法解决企业家族解析问题。研究指出，该任务本质是检索问题而非简单的字符串匹配问题，关键干预点在于候选生成阶段而非排名阶段。团队已公开基准数据集、裁决日志及源代码供后续研究使用。