人物検索はWeb検索において重要な課題の一つである。Web上の人物検索においては、同姓同名人物の混在などにより目的の人物にたどりつけないことや、人物を識別できないことがある。人物の検索や識別のために、人物を特徴付けるラベル付けが重要である。本研究では、深層学習を用いてWeb上の人物に国立国会図書館の件名標目であるNDLSHを付与する手法を検討する。20氏名×50件のWeb検索結果を人手で同姓同名人物に分離した人物クラスタを対象として、NDLSHの付与実験を行った。Sentence-BERTを用いた手法と、ChatGPTとパターンマッチを用いた手法について調査結果を報告する。