語義曖昧性解消は、文中に出現する多義語が辞書中のどの語義として使われているかを推定するタスクである。このタスクに対して様々な手法が研究されている中、語義間の上位下位関係などを使って少ないサイズの語義で語義曖昧性解消を行うという手法が存在する。しかし、この手法を用いた場合、正解語義とはlexicographerカテゴリが異なる語義ラベルを選択して誤った語義ラベルに判定しやすいという問題がある。そこで、本稿では上位下位関係を使った語義サイズの縮約手法にlexicographerカテゴリの推定モデルを追加し、推定したlexicographerカテゴリを推定された語義ラベルの一部を書き換える手法で精度の向上を試みた。実験の結果、学習に古典的な埋め込みを用いた場合での名詞単語の語義識別精度が上がった。

我々が普段文書や発話などで用いている言語には、文脈に応じて複数の意味を持つ単語が多く存在する。例えば、”mouse”という英単語は、ねずみや(電子デバイスの)マウスなど複数の意味を持っている。このような複数の意味を持つ単語が、特定の文脈ではどの意味で使われるのかを識別し、文の意味の曖昧性を無くすことを目的とした自然言語処理のタスクを語義曖昧性解消という。語義曖昧性解消は、今日に至るまで様々な研究が行われており、多くのアプローチ方法が提案されてきたが、その中でも教師あり手法が最良のスコアを出しており、現在の手法では教師あり手法が優勢である。この教師あり手法の問題点として、人の手によって作成された意味注釈付きコーパスは量が限られていることがあげられる。最大のコーパスであるSemCorでは、単語は33760種類の意味キーで注釈されているが、これは語義曖昧性解消タスクで広く使われている語義データベースの意味リストの約16%に過ぎない。そこで、LoïcVialら[1]は、WordNetに存在する語義間の意味関係を利用して、語義の縮約を行うという手法を提案した。語義縮約による手法を用いて最新の語義曖昧性解消ニューラルネットワークで実験を行った結果、最新技術を大幅に上回るスコアが得られた。しかし、LoïcVialらの手法を用いて語義曖昧性解消タスクを行い、推定結果を調べると、正解語義とはlexicographerカテゴリが異なる語義を選択して誤った語義が多く見られた。そこで、本稿では、LoïcVialらの手法にlexicographerカテゴリの推定システムを追加し、推定したlexicographerカテゴリで語義ラベルの一部を書き換える手法を提案する。また、この手法が語義推定の精度向上に有効かどうかについて分析をする。なお、lexicographerカテゴリとは、語義の種類を表す番号であり、詳細は3.4節で説明する。