日本語の辞書やコーパスなどの言語資源は整備が進む一方で，語彙を上位・下位関係に基づく階層として整理し，検索・推論・語彙獲得などに利用できる形で提供する試みは十分ではない．本研究は，日本語語彙資源である分類語彙表を多言語概念辞書BabelNetに接続し，BabelNetの概念階層を分類語彙表へ移植することで，大規模語彙に効率よく階層構造を付与することを目指す．ChatGPTを用いて分類語彙表の各レコードにBabelNetの概念単位synsetを複数許して対応付けを行い，人手で作成された正解データと比較評価する．さらに，対応付けが難しいレコードに対して言い換え語生成による補完を試み，対応付け可能範囲の拡張と限界を議論する.

日本語には分類語彙表を代表としていくつかの概念辞書が存在するが，分類語彙表には上位・下位概念の表記がない．また，上位・下位概念のある概念辞書としてWordNetが有名であるが，日本語WordNetは機械翻訳を利用して作成されていることに起因する不整合が指摘されている．そのため本研究では，分類語彙表を多言語のWordNetであるBabelNetに接続し，BabelNetの概念階層を分類語彙表へ移植することで，大規模語彙に効率よく階層構造を付与することを目指す．分類語彙表をBabelNetに接続するため，本研究では分類語彙表の概念単位であるレコードと，BabelNetの概念単位であるsynsetを対応付ける．両資源には概念粒度の差があるため，単一レコードに複数synsetの同値対応を許して同値synsetを推定する．手順として，まず各レコードの見出し語を用いてBabelNetを検索し，候補synset集合を生成する．次に，レコード情報と候補synsetの情報を入力としてChatGPTに候補ごとの同値関係を判定させる．さらに，候補synsetが得られなかったレコードに対しては，ChatGPTに見出し語を表す日英の言い換えを生成させ，その語で再検索して候補synsetを追加するフォールバックを適用し，同様の判定を再実行して対応可能範囲の改善量と限界を検証する．人手で作成したGoldデータとの比較により，同値判定でF1=0.850を得た．また，BabelNetによる分類語彙表の網羅率は約65%と推定され，階層付与に必要な同値または上位概念のsynsetが得られる割合は85%以上と見込まれる．本研究の貢献は以下である．1.大規模語彙資源に階層構造を付与する枠組みの提案